WBS + AI：如何将开发时间缩短 6 倍

Source: Dev.to

“AI 编码能力强，但我对把整个项目交给它感到不安。”
你说得对。AI 在小型、范围明确的任务上表现出色，但在大型、端到端的项目上会吃力。
如果将它与 WBS（Work Breakdown Structure） 结合会怎样？
下面是一次使用该组合 将开发时间缩短 6 倍 的经验。

问题 — 完整地给 AI 一个大任务

Request: "Make an e‑commerce site"
AI: ???
Result: Useless skeleton code

AI 因为不知道从何开始而慌了。

解决方案 – 首先使用工作分解结构 (WBS)

Request 1: "Make product list API (GET /products)"
AI: ✅ Perfect code generation

Request 2: "Make cart add API (POST /cart)"
AI: ✅ Perfect code generation

Request 3: "Make payment processing API (POST /payment)"
AI: ✅ Perfect code generation

每个请求约需 15 分钟。

实际项目 – 登录系统

步骤 1：使用 WBS 拆解（≈30 分钟）

Login System (Total 8 h)
├── 1. Backend API (4 h)
│   ├── 1.1 Signup API (1 h)
│   ├── 1.2 Login API (1 h)
│   ├── 1.3 Password Reset API (1 h)
│   └── 1.4 Token Verification Middleware (1 h)
├── 2. Database (1 h)
│   ├── 2.1 Create User Table (30 min)
│   └── 2.2 Create Session Table (30 min)
├── 3. Frontend (2 h)
│   ├── 3.1 Login Form Component (1 h)
│   └── 3.2 Signup Form Component (1 h)
└── 4. Testing (1 h)
    ├── 4.1 API Integration Test (30 min)
    └── 4.2 E2E Test (30 min)

步骤 2：为每个任务添加规格（≈1 小时）

Task 1.1: Signup API
Time: 1 h
Spec:
  Endpoint: POST /api/auth/register
  Input:
    - email: string (RFC 5322)
    - password: string (min 8, special characters)
    - name: string
  Output:
    - userId: UUID
    - message: string
  Validation:
    - Email must be unique
    - Password strength check
  Security:
    - bcrypt (rounds: 10)
    - Rate limit: 3/hour/IP
  Error Cases:
    - 409: Email already exists
    - 400: Validation failed

步骤 3：请求 AI 生成（≈2 小时）

对每个任务：

1. AI 生成代码（≈5 分钟）
2. 开发者审查（≈10 分钟）
3. 请求修改（≈5 分钟）
4. 添加测试（≈10 分钟）

结果： 一个 1 小时的任务在约 30 分钟内完成！

实际测量结果

≈ 6× 更快！

使用并行处理实现更快

WBS 的隐藏优势在于可以同时进行独立任务。

// Tasks without dependencies can be done in parallel!
const parallelTasks = ['1.1 Signup API', '1.2 Login API', '2.1 User Table'];

// 3 developers work with AI at the same time
await Promise.all(parallelTasks.map(task => developer.workWithAI(task)));

// 3 h of work completed in just 1 h!

PM的真实一天 – 我的工作方式

9 AM – 查看今天的WBS（≈30 分钟）

Today's tasks:
□ 1.1 Signup API
□ 1.2 Login API
□ 1.3 Profile API

10 AM – 第一个任务使用 AI（≈45 分钟）

1. 复制规格 → 粘贴到 AI
2. 审核生成的代码
3. “在这里添加错误处理”
4. “也生成测试代码”
5. 完成！

11 AM – 第二、第三任务（≈1 小时 30 分钟）

重复相同的模式——每次迭代速度提升。

2 PM – 集成测试（≈1 小时）

• 完整的 API 集成测试
• 发现缺陷 → 向 AI 请求修复
• 重新测试

3 PM – 完成！

8 小时的计划工作在约 4 小时内完成。

实际工作分解结构（WBS）编写技巧

1. 将任务保持在 1‑2 小时的单元

❌ Too large:
User Management System (40 h)

✅ Good size:
Signup API (2 h)
Login API (2 h)
Profile Update API (1 h)
Password Change API (1 h)

原因： AI 能够理解并生成代码的范围需要是有限的。

2. 指明依赖关系

tasks:
  - id: 1.1
    name: DB Schema
  - id: 1.2
    name: User Model
    depends_on: [1.1]   # 1.1 first!
  - id: 1.3
    name: Signup API
    depends_on: [1.2]   # 1.2 first!

原因： 防止在并行执行任务时出现冲突。

3. 定义明确的完成标准

Definition of Done:
- [ ] API works (confirmed)
- [ ] Error handling complete
- [ ] Tests written
- [ ] Documentation updated

原因： 确保 AI 和人类都清楚任务何时真正完成。

常见错误

结论：
将结构化的 WBS 与 AI 辅助编码相结合，你就能把数周的项目压缩到几天完成——同时保持高质量，让团队专注。祝构建愉快！

解决方案：绘制依赖图

工具选择指南

WBS 管理工具

核心功能

• 支持层级结构
• 依赖关系管理
• 进度跟踪
• 规范附件

推荐工具

• Plexo – 专注 WBS，兼容 AI
• Jira – 功能复杂但强大
• Notion – 灵活但需手动

AI 工具

代码生成

• Claude – 长代码，高准确率
• ChatGPT – 解释能力强，重构出色
• Copilot – IDE 集成，自动补全

实际项目应用案例

案例 1：创业 MVP（B2B SaaS）

• 项目：团队协作工具
• 时长：3 个月 → 3 周
• 团队：3 人
• WBS：127 任务
• AI 利用率：70 %

结果：10 倍更快上线

案例 2：遗留系统迁移

• 项目：PHP → Node.js
• 时长：6 个月 → 2 个月
• 团队：5 人
• WBS：342 任务
• AI 利用率：85 %

结果：缺陷减少 50 %

WBS + AI 协同效应

1. 可预测性 ↑ – 将工作拆分为小单元可以使时间预测更准确。你可以自信地回答 “这个功能什么时候完成？”
2. 质量提升 ↑ – 每个任务都很小，审查容易。缺陷能提前发现，AI 生成的代码也能快速验证。
3. 压力 ↓ – “我该从哪里开始？”的担忧消失了。按照 WBS 的顶部逐个解决任务。
4. 协作效率 ↑ – 团队成员承担不同的 WBS 任务并行工作。没有冲突，进展快速。

结论：未来已经到来

WBS + AI 不仅仅是工具的组合——它是一种 全新的开发范式。

在未来，开发者将：

• 使用 WBS 将问题拆解
• 编写规格说明
• 与 AI 合作实现
• 验证质量

“AI Orchestrators”

已经采用此方法的团队正在以 10 倍 的速度构建产品。抓紧现在行动，别错过时机。

分而治之 不仅适用于算法；它是 AI 时代开发的核心策略。

需要基于 WBS 的项目管理和 AI 集成吗？请查看 Plexo。