用 Lovable 完成第一个小项目：完整演练
用对话生成并迭代 Web 应用的平台——这是 Lovable 最主要的用途，也是本文讨论的前提。
与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。
项目：修复报错
目标：用 Lovable 完成一次「修复报错」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。
步骤
- 用工作邮箱注册，开启双重验证。
- 准备材料：一段报错堆栈和相关代码（先脱敏）
- 复制下面的提示词，替换方括号内容。
- 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
- 按验收标准检查：修改范围足够小。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
这是报错信息和相关代码。请先解释报错原因，给出最小修改方案，并说明为什么这个修改不会影响其他调用方。
复盘模板
这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：
做完之后
可以尝试第二个任务「读懂陌生代码库」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
延伸练习
小功能开发
适用情况：手头有一个清晰的需求描述时。
实现以下需求：【需求】。要求：先给出实现计划和要改动的文件列表，等我确认后再写代码；遵循现有代码风格；补充必要的测试。
检查点：先有计划再动手。
写技术文档
准备材料：一个模块的源码。
根据源码为这个模块写 README：用途、安装、最小示例、配置项表格和常见问题。示例代码必须能直接运行。
交付前确认：示例代码可运行。
代码审查
准备材料：一个 Pull Request 的改动。
审查这个改动，按「必须修改 / 建议修改 / 可以忽略」三级列出问题，每条附上文件和行号，重点关注安全、并发和错误处理。
检查点：问题定位到行。
常见问题：泄露密钥的风险
把密钥放在环境变量，规则文件中禁止读取 .env 等敏感文件。
常见问题：生成的代码引用了不存在的函数
让它先搜索代码库确认 API，再写实现；运行测试验证。
常见问题：测试全绿但功能不对
人工补充关键用例，检查测试是否真正断言了结果。
概念补充：补全（Completion）
在光标处预测下一段代码，速度快但上下文有限。
概念补充：规则文件
放在仓库里的说明文件，告诉 AI 项目约定和禁止事项。
适合人群：小店老板
小店老板可以用 Lovable 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。
适合人群：数据分析师
数据分析师可以用 Lovable 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
适合人群：新媒体运营
新媒体运营可以用 Lovable 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。
写在最后
涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Lovable 的数据处理条款，再决定能否使用。
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Lovable 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。