一、AI Coding 实战技巧
1. 结构化沟通：先给目标，再给约束
与 AI 协作的本质是工程沟通，而不是“聊天”。
推荐的表达结构是：
- 目标（What）：要解决什么问题
- 约束（Constraint）：架构、兼容性、扩展性等硬性条件
- 范围（Scope）：改哪些、不改哪些
2. 精准上下文：让 AI“定位”，而不是“猜测”
AI 出错最多的地方，并不是“不会写代码”，而是不知道该改哪里。
最佳实践：
- 只提供强相关的文件 / 函数 / 代码片段
- 精确到函数名、结构体、调用链
- 避免“整个仓库你自己看”
👉 本质是：减少上下文噪音，提高修改的确定性和可控性。
3. 一个任务窗口，只解决一件事
AI 会自动继承当前对话窗口的上下文。
- 一个窗口 ⇢ 一个模块 / 一个问题
- 不要在同一对话中频繁切换不相关需求
- 否则上下文污染，输出质量会明显下降
4. 小步迭代 + 测试 + Git 管理
不要指望 AI 一次性“写完一个完整系统”。
推荐流程：
- 将目标拆解为多个小任务
- 每完成一个任务 → 本地验证
- Git 提交（清晰、可回溯的 commit message）
- 再进入下一个任务
这一步非常关键，能显著降低 AI 引入隐性 Bug的风险。
5. Code Review 至关重要
AI 生成的代码必须 Review，而且要自己先看懂。
- 可以让 AI 辅助做 Code Review
- 但最终判断权一定在工程师
- 每一个功能点都值得一次 Review
👉 AI 是协作者，而不是免责工具。
6. 脏活累活交给 AI，但要清楚它的边界
适合交给 AI 的任务：
- 变量名 / 服务名批量统一
- 重复性代码迁移
- 不熟悉领域的 Demo / POC
不适合完全托管给 AI 的任务：
- 技术架构最终决策
- 技术选型（框架 / 数据库 / 中间件）
- 核心系统的边界拆分（单体 vs 微服务）
7. 使用更强的模型，并保持工具更新
- 不同模型之间的能力差距非常明显
- 新一代模型在代码理解、重构、长上下文处理上提升巨大
- 工具链本身也需要持续更新，避免被“工具能力”限制生产力
二、认知迭代：如何正确看待 AI Coding
AI 让技术“平权”，但不会抹平“能力差距”
AI 确实显著降低了编程门槛，但：
- 高质量、可维护、可演进的系统
- 仍然高度依赖工程经验、架构能力和业务理解
架构取舍、系统边界、稳定性设计，这些并不会因为 AI 而消失。
👉 AI 抬高的是下限，上限仍由工程师自身能力决定。
三、AI Coding 时代真正稀缺的能力
真正拉开差距的，不是“会不会用 AI”，而是：
-
提示词与上下文管理能力
- 是否能把复杂问题讲清楚
- 是否能约束 AI 在正确范围内产出
-
代码审查与系统优化能力
- 识别隐性问题
- 判断代码是否具备长期演进能力
-
业务理解与架构设计能力
- AI 不理解业务目标
- 但工程师必须理解，并引导 AI 服务于业务
四、探索多智能体协作（Multi-Agent）
将研发过程显式拆解，是降低 AI 失控风险的有效方式。
标准三步法
- 写需求（Spec）
- 任务拆解（Plan / Tasks）
- 执行任务（Execute）
每一步确认无误后，再进入下一步，避免级联错误。
五、从需求到代码的实践方向
典型实践包括：
- BMad Method
- GitHub Spec Kit
核心思想是：
不再直接“让 AI 写代码”， 而是先写清楚“规范”， 再用规范去约束 AI 的行为。
一句话总结
AI Coding 不是替代工程师， 而是把工程师从体力劳动中解放出来， 放大真正稀缺的工程与架构能力。
