一个人2小时搞定整站开发！我是如何用一套技能组合干完一个团队的活？
最近 Skill 特别火，我也跟着出了几期教程。
这两天有读者私信我：有没有适合小白，从 0 到 1 的完整实战？
今天，它来了。
这期我会手把手演示：
如何从 0 开始，只用 Agent Skill，跑完整个软件生命周期。
从需求 → 开发 → 测试 → 联调，基本全包。
话不多说，直接上车 🚗
⚠️ 友情提示：
本文阅读时间约 10 分钟，
完整实操建议预留 2 小时左右。
一、项目准备
项目信息
项目名称：TaskFlow 任务管理系统
项目目标：创建一个简洁、高效、可用的任务管理网站
核心功能：
- 用户注册和登录
- 创建任务
- 编辑任务
- 删除任务
- 更新任务状态
技术栈：
- 前端：Vue3 + TypeScript + Tailwind CSS
- 后端：Node.js + Express
- 数据库：MySQL
预计时间：2 小时（本教程）
使用的 Skills
本次用到的 Skill 组合如下：
content-research-writer｜需求分析 & 文档编写artifacts-builder｜前端开发mcp-builder｜后端开发webapp-testing｜功能测试docx｜文档生成 （可以不用）
以上 Skill 均来自官方仓库：
👉 https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills
环境配置
Skill 包拷贝
将以上需要用到的 Skill 包拷贝到对应工具的目录中，如下图所示：
这次我使用的是 iFlow。
如果你还不清楚 iFlow 是什么，可以先看下官方文档：
👉 https://platform.iflow.cn/cli/quickstart
验证是否安装成功
在终端输入 iflow（我使用的模型是 GLM-4.7），
然后执行：
/skills list如果能看到如下输出，说明 Skill 已成功加载。
二、实战步骤
步骤 1：项目初始化 & 需求分析
目标：明确项目需求，生成项目文档
操作：
1. 使用 content-research-writer 进行需求分析：
- 分析任务管理系统核心功能
- 研究竞品（Todoist）
- 编写需求文档
2. 创建项目文档，需包含：
- 项目概述
- 功能列表
- 技术选型
- 开发计划
3. 所有输出文件类型为 Markdown⚠️ 这里有个坑一定要注意：
不要让它一上来就输出 docx。
我就是因为 docx 环境没配好，在这一步硬生生卡了半天……
把这段提示词直接丢给 iFlow，接下来基本就不用管了，
Agent 会自动调用相关 Skill 开始干活。
不到 5 分钟，所有文档全部搞定。
这方案，说实话，直接吊打 90% 的“架构师”。
步骤 2：前端开发
目标：基于技术选型，快速生成前端页面
操作：
使用 artifacts-builder 进行前端开发：
1. 创建 Vue 项目
- Vite + TypeScript
- Tailwind CSS
- Vue Router
- Pinia
2. 核心页面：
- 登录 / 注册页
- 任务列表页
- 任务创建页
- 任务编辑页
3. 核心功能：
- 登录认证
- 任务 CRUD
- 状态切换
- 删除任务👆 这里我只实现了部分核心功能，够演示就行。
生成速度依旧离谱，几分钟就写完了。
跑起来一看，效果还真不赖。
步骤 3：后端开发
目标：生成后端 API 服务
操作：
使用 mcp-builder 进行后端开发：
1. 创建 Node.js 项目
- Express + TypeScript
- MySQL
- Prisma ORM
- JWT 认证
2. API 接口：
- 用户注册 / 登录
- 任务 CRUD
- 状态管理
3. 业务逻辑：
- 数据校验
- 错误处理一句话：So easy。
此时只需要手动配置一下数据库。
如果在提示词里把数据库信息写全，理论上可以直接自动建库建表。
执行命令后，表也自动生成了。
接着让它自己测一遍：
数据库都配置好了，你验证一下接口是否能正常调用有问题，它会自己修。
期间 CPU、内存直接拉满……
最终，全部跑完，测试全过。
步骤 4：前后端联调
目标：打通前后端数据流
操作：
1. 前端 API 配置
- Axios
- 请求 / 响应拦截器
2. 认证集成
- 登录 / 注册
- Token 管理
- 路由守卫
3. 任务功能联调
- 列表
- 新增
- 编辑
- 删除
- 状态更新这一步，他们终于开始对齐颗粒度了🤣
步骤 5：功能测试
目标：自动化验证完整流程
操作：
使用 webapp-testing：
1. 启动前后端服务
2. 执行测试：
- 注册
- 登录
- 创建任务
- 编辑任务
- 删除任务
- 状态更新
3. 生成测试报告这效率，真比人测可快太多了。
kuku 两下全测完，连测试报告都顺手写好了。
我后面又自己手动验证了一遍，
完全没问题。
步骤 6：部署上线
这一步我还是选择手动来。
毕竟线上环境，万一哪句指令不对，直接一个 rm -rf /，
那就真的欲哭无泪了……
最后
学习 AI、用 AI，其实没那么玄乎，说白了就是一件事：把原本要人盯、人改、人对齐的活，交给工具去跑。
以前一个像样的项目，产品写需求、开发写代码、测试测功能，来回对齐几轮，少说也得几天起步。现在用一组 Agent Skill，从需求拆解到前后端开发，再到全量测试，基本都能自己跑完，一个人就能把一条完整链路拉起来。 
代码我已经全部传到
Gitee：https://gitee.com/ailot/ai_study
模型不一样、或者同一个模型多跑几次，结果有点差别都很正常，多试几轮基本就能跑顺。
后面如果你们有想验证的场景，不管是业务系统、工具站，还是一些奇奇怪怪的想法，都可以在评论区丢出来；能跑的我就直接帮你们跑一遍。
我是阿咕噜，一个 AI 科技博主，关注我，带你把 AI 真正用起来。