作为每天写业务代码、修线上问题、参加评审的后端或全栈开发，你可能也有同感：真正写代码的时间常被排查问题、写文档和同步进度挤占，很多重复性的文字和样板代码其实可以交给 AI 起草。很多问题事后看都“早该想到”，事前系统地列一遍风险，花半小时就可能避免一次返工或事故。下面以程序员的真实场景为例，演示用 AI 做风险检查清单的完整流程：把计划和背景告诉 AI，让它按人、事、物、时间、外部因素逐类列出风险，评估可能性和影响，并给出预防措施和检查清单。

典型场景

程序员准备开始一项重要的工作，和“订单服务从单体拆分为微服务”有关。计划已经有了，但总担心有没想到的地方，尤其是像“依赖的第三方支付 SDK 下周升级，可能需要适配”这样的情况会不会再次发生。尤其当技术负责人同时还在等“评审同事提交的 3 个合并请求”的结果时，能把这部分工作提速，就能腾出精力处理更重要的判断。

工具选择

用推理能力较强的对话助手（ChatGPT、Claude、DeepSeek、Kimi 等）即可；清单定稿后可以放进协作工具，分配给对应负责人。

可以先让 AI 列风险，再让它扮演“最挑剔的审核人”补充遗漏，效果更好。

案例：一次完整的使用过程（虚构）

下面这个例子是虚构的：小孙遇到的难题是“依赖的第三方支付 SDK 下周升级，可能需要适配”。为了不让它拖慢“评审同事提交的 3 个合并请求”的进度，小孙决定借助 AI 做风险检查清单。第一次只写了一句简单的要求，结果很空泛；第二次把对象（技术负责人）、目的和限制条件都写清楚，输出就可用多了。这也是本文提示词模板要把背景写全的原因。

分步操作

  1. 说明计划内容、时间节点和参与的人
  2. 让 AI 按类别列出可能的风险
  3. 评估每个风险的可能性和影响，挑出重点
  4. 为重点风险写预防措施和应急方案
  5. 把预防措施转成执行前的检查清单

提示词示例

提示词的关键是把背景、要求和输出格式写清楚：

【背景】当前的难点是：依赖的第三方支付 SDK 下周升级，可能需要适配。
我是程序员，下面是我的工作计划，请帮我做风险分析。

计划：围绕“订单服务从单体拆分为微服务”，分三步推进：上线订单服务灰度、整理缓存方案技术文档、排查定时任务重复执行问题
已知风险：依赖的第三方支付 SDK 下周升级，可能需要适配

请：
1. 从人员、流程、资源、时间、外部因素 5 个方面列出可能的风险，每方面 2-3 条
2. 用表格评估：风险 / 可能性（高中低）/ 影响（高中低）/ 预防措施 / 应急方案
3. 选出最需要关注的 3 个风险，说明理由
4. 生成一份执行前的检查清单（是 / 否勾选形式）
5. 最后以挑剔审核人的身份，补充 2 个我可能忽略的风险

示例输出（仅供示意）

以下是一段示意性的输出，内容基于虚构的工作记录，仅用于展示格式和思路，实际结果会因工具和输入不同而变化：

风险可能性影响预防措施应急方案
依赖的第三方支付 SDK 下周升级，可能需要适配中高提前沟通，准备备选方案启动备选方案并通知相关方
关键人员临时请假中中关键工作有备份人由备份人接手
时间估计过于乐观高中预留 20% 缓冲砍掉次要内容

检查清单

  • 每个步骤都有明确负责人
  • 关键节点已和技术负责人确认
  • 备选方案已准备好
  • 涉及密钥、内网地址、数据库连接串和用户数据的环节已检查权限

可能被忽略的风险：多方同时修改同一文件导致版本混乱；节假日导致外部响应变慢。

如果结果不理想，不要急着换工具，先在提示词里补充技术负责人的具体要求或给出一个参考样例，再生成一次。

注意事项与技巧

  • 检查清单要短，太长的清单没人会认真勾选。
  • 工作结束后回顾哪些风险真的发生了，更新下一次的清单。

给程序员的特别提醒

把报错堆栈、相关代码片段和运行环境版本一起贴给 AI，比只描述现象有效得多。还有一点很关键：AI 生成的代码必须经过本地运行、测试和代码评审，不要直接合入主干。

一个容易被忽略的习惯：让 AI 先解释思路再给代码，便于你判断方向对不对。

举一反三

  • 事前验尸：假设工作已经失败，让 AI 推测最可能的原因。
  • 复盘模板：把风险清单和实际情况对照，生成复盘报告。

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