作为一个 AI 编程新手，我做了一套“部署基线”来让项目结构和部署操作更加规范
我是一个非专业代码，没受过系统的编程培训，更谈不上什么大厂的工程化经验。现在基本全靠 AI 帮我写代码。
痛点 相信很多人跟我一样，尤其是跟我一样非专业人士： AI 确实能跑通功能，但是它并不能学会你的习惯和一些流程，应用到你开发的所有项目中去，几乎是每个项目都是自成体系，今天它让我把环境变量放这，明天让我在那个目录起服务。结果我做了几个项目下来，发现每个项目的操作手法都不一样。
部署全靠记性：有的项目要进 server 目录起，有的直接在根目录。
本地/生产打架：为了重启个前端或者后端，我得在好几个终端窗口里跳来跳去，比如有很多项目一个后端，两个甚至更多前端目录，
不敢乱动：没有固定的测试和回滚策略，全凭直觉。
做了好几个项目后，我才意识到这个问题。
不顾经过一段时间的尝试，也大概摸索了一点点东西，，我把自己摸索出来的这套东西搞成了一个部署基线 (deploy-baseline)。其实非常简单：
统一肌肉记忆：管你后端是用 Go 还是 Node ，统统通过顶层 Makefile 操作。make dev 开发，make deploy 上线。
分层部署：用 Docker Compose 把基础镜像、中间件和应用逻辑分层。
内置 Skill：最关键的一点，我把这套逻辑做成了 AI 能读懂的 Skill (SOP)。现在我开新项目，先喂给 AI 这个规范，它就必须按我的规矩来建目录和写脚本。
我知道这在很多专业大牛眼里可能非常初级、甚至有点简陋。 但对于像我这样刚刚利用 AI 编程、能力有限的非专业人士来说，这玩意儿真的救了命，至少让我的项目看起来像那么回事了。
我知道我这个玩意在很多大牛眼里连玩具都算不上，但是对很多非主流的 VIBECODER,可能还有点用。
放出来也不怕丢人，就希望有人帮我指点指点。