技术选型
在后台管理的开发中，我选择了 Codex 搭配 GPT-5.5 进行辅助开发。至于前端的后台管理界面，由于已有大量成熟的开源框架，便不再从头搭建，而是直接选用了较为成熟的 Soybean 框架。该框架在登录、路由等核心功能上已相当完善，并且完全支持 TypeScript，这种架构也让 AI 在后续的开发和迭代过程中表现得更加顺畅。
项目初始化
直接从SoyBean Admin中拉取代码，安装依赖。
生成API文档
先回到后端服务项目中，让其直接生成API文档。
/ecc:plan 以md文档格式在根目录下生成所有的接口的内容文档
- 仅显示接口有关的路由、参数数据结构、返回数据结构、简易描述说明
- 文档内容简易清晰，有助于ai更好理解上下文
生成页面内容
将API文档与需求文档放到项目根文件下，让AI根据文档进行开发。
根据本项目中的prd与api文档进行开发
- 根据当前项目的框架结构，先修改env所需的配置信息，如api请求地址
- 在后续迭代也不可能用到的内容或测试内容直接移除，但保留迭代可能用到的内容
- 若开发过程发现缺少的接口，或接口缺乏字段，先自定义并在根目录下生成待开发文档，由后续后端进行补充
生成后基本就可以直接使用了，整体开发过程也比较简单。但后台管理后续的迭代更新会比一般项目更加频繁，因此在开发阶段就要做好代码优化等工作，为后续的维护打好基础。