最近，各大平台充斥着“一句话生成全栈应用”、“几分钟搞定复杂项目”。带着极高的预期（甚至是一点偷懒的侥幸心理），我在近期的一个实际项目中，完整体验了从需求到编码的全生命周期 AI 辅助开发。结果如何？经过多次代码推翻重写与技术路线的试错，我深刻体会到：在当前技术节点（2026年初），过度迷信 AI 的全自动化编排绝对是一场灾难。换句话说，如果想让AI编出生命周期长的代码，需要你懂技术。
这篇文章里为了抛砖引玉。各位同行，你们现在的 AI 开发工作流是怎样的？IDE 里的多智能体真的好用吗？面对长上下文导致的 AI 幻觉，大家都有什么奇技淫巧？欢迎一起探讨、拍砖！
阶段一：打破“零介入”神话，警惕黑盒化开发
在项目初期，我尝试了一种极端的测试方案：在需求明确但原型模糊的情况下，将文档编写、原型设计、系统架构、领域模型、数据库设计直至最终的编码，全权交由 AI 自动完成，全程零人工介入。
测试结果：开发速度惊人，但交付物完全不可用。
核心问题剖析：
- 架构失控： 由于缺乏人为的模块划分与目录结构设计，AI 倾向于将复杂的业务逻辑堆砌在极少数的超大文件中。
- 上下文幻觉： 在复杂的前后端联调阶段，AI 出现了严重的记忆丢失。例如，频繁忽略已定义的认证拦截器导致接口无鉴权调用，或在前后端数据类型对接时出现基础逻辑错误（如将后端明确的
Long类型在前端处理为泛Object）。 - 可维护性坍塌： 最终生成的代码可读性极差，开发人员完全丧失了阅读和重构的意愿。
结论： 现阶段的 AI 无法胜任无监督的“全局架构师”。第一阶段的产物被全部废弃，项目重新回到“人机协同”的轨道。
阶段二：建立“分阶段确认”的工程化工作流
痛定思痛后，我将开发流程重构为以开发者为主导的“分阶段确认”模式。AI 退位为高级执行工具，人类开发者牢牢把控架构方向。
1. 需求与原型设计阶段：文档先行与“两版代码法”
在需求阶段，业务规则的明确程度直接决定了 AI 产出的质量。
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需求具象化： 由人工与 AI 深度讨论，形成详尽的需求说明书。
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两版代码打样法：
- 第一版（业务试跑）： 使用 Google AI Studio 等可视化原型工具，通过自然语言对话快速生成一版前端界面。此阶段不追求代码规范，仅用于跑通核心业务逻辑，帮助开发者识别隐性规则。
- 第二版（工程标准）： 在跑通逻辑并人工整理出最终的产品原型文档后，引入具体的组件库和技术规范，驱动 AI 生成结构清晰、可维护的正式版原型代码。
2. 系统设计阶段：先发散讨论，再收敛决策
- 架构选型： 将需求文档、原型文档以及团队熟悉的技术栈提供给 AI。此时不要预设答案，而是通过讨论寻找最优解。建议这一步在网页端大模型（如 Gemini）中进行，脱离 IDE 的代码上下文限制，纯粹的技术推演效果更好。
- 模块拆分： 开发者必须首先基于自身的工程经验输出一版初步的主体拆分方案。随后，让 AI 基于需求文档输出另一版方案，两者对比校正，形成最终确定的系统架构。
3. 系统开发阶段：破解“长文本诅咒”与规约陷阱
进入 IDE 开始数据库设计与编码后，遇到了本项目最大的技术阻碍：模型注意力稀释现象。
为了规范代码，我曾将团队基于阿里 Java 开发规范演化而来的 1.2 万字长文直接作为系统规则（Rules）注入给 AI。这导致了三个严重后果：
- Token 消耗呈指数级上升；
- 随着对话轮次增加，需求上下文丢失严重；
- 智力降级： AI 的注意力被庞杂的格式规范（如驼峰命名、注释格式）彻底分散。
破局策略（模块化规则调度）：
- 将 1.2 万字的规约进行解耦和精简，确保每个微规则包不超过 1000 字。
- 不再把规则全部塞给AI，分类型加载。基础格式规则常驻，而特定场景规则（如
db_rules、模块业务规范）由AI按需调用。一旦发现 AI 偏离规范，立即人工介入纠偏。
阶段三：多智能体编排的现状与协作范式转移
为了解决长会话导致的上下文污染，我曾寄希望于市面上主流 IDE（如 Trae 等）自带的多智能体（Multi-Agent）协作功能，试图通过设立“需求分析师”、“开发工程师”、“测试工程师”等虚拟角色来实现内部闭环。
现状极其骨感： 现有的 IDE 智能体编排往往是黑盒运行，不支持深度的自定义复杂业务规则（仅依赖简短提示词）。在复杂的项目中，底层模型在多智能体交互中极易出现逻辑死循环，甚至生成的代码无法通过基础编译。
最佳实践：基于人工调度的“多开会话流”
放弃黑盒编排后，我回归了物理隔离的方案：通过在 IDE 中手动开启多个独立的 Chat 会话来区分角色职能，开发者自身承担“主控路由”的角色，拆分不需要太多，如果简单甚至没必要拆分。
在传统开发中，通常在拿到一个需求时，我们一般习惯后端先入手进行建模，拆分api，数据库设计，然后后端开始将controller层的所有api、dto、vo写好，前端可以同步进行静态页面编写，或者等待后端写完后再进行编码。对接接口时需要后端出api接口文档，同时后端自测接口，前端对接接口后需要先自测页面功能，测试完成后由后端与其他功能通测，最终交付功能。
在面向ai编程时，如果按照前后端分离的逻辑，ai在遇到问题时更倾向于直接去读前后端代码而非看文档。在全栈开发中好像确实也应该这样。所以我们倾向于建模、数据库设计、拆分api由后端开发自己做或者后端开发和ai一起完成，完成后一定要进行后端人工审计确认。拆分完后如果不是特别复杂的逻辑可以让AI直接完成后端代码，不进行更详细的步骤拆分。如果业务逻辑过于复杂（人工判断），可以先让ai生成框架与其他简单逻辑，后端复杂逻辑单独进行对话实现，在同一个会话中。写完后端逻辑后，如果页面非常复杂，可以新开一个会话让ai根据需求文档与controller层代码进行编码，如果不复杂，建议直接在当前会话进行编码就可以。
AI 协作模式：代码即最精确的契约文档。
- 后端主导实现： 数据库设计完成后，如果是常规逻辑，让 AI 在“后端会话”中一气呵成生成 Entity、DTO、VO 和 Controller（必须经过人工审计）。遇到极度复杂的后端逻辑，则先让 AI 生成框架结构，复杂部分在独立会话中单独突破。
- 前端无缝注入： 前端页面开发时，直接将后端开发好的 Controller 层代码作为上下文喂给 AI，并附加上需求文档。相比于阅读自然语言的 API 文档，AI 对代码的理解力极强，能够瞬间提取所有出入参字段类型、接口路径，直接生成高质量的前端表单、校验逻辑及请求联调代码，效率极高。
总结：2026 年 AI 编程实战法则与能力边界
经历此次项目周期，我提炼了以下五条高优实战经验：
- 注入“反问与防御”机制： 在 rules 中强制声明：“如果需求或业务规则不明确，必须向我提问，可以进行多次提问，在所有疑点澄清前禁止开始编码。”这能极大降低幻觉率。
- 文档绝对先行： AI 无法推断你不确定的需求。业务规则越明确、文档越清晰，生成的代码质量越逼近甚至超越人类。
- 架构层面的讨论剥离： 不确定的技术方案、复杂的架构推演，优先在网页端大模型进行同步讨论，形成确定结论后再进入 IDE 落地。这里推荐gemini。
- 精细化上下文控制： 杜绝将所有规则打包塞入。合理拆分规则包，让人类来决定何时调用何种规则。
- 遗留系统的新增需求处理： 面对庞大的老代码库，先让 AI 梳理一遍，输出“代码结构说明”、“公共方法列表”等前置文档。随后，将这些生成的说明文档与新需求一起作为上下文提交，能有效保障代码风格的一致性。
- 遇到技术问题总解决不了？不妨换个模型试试： 如果有一个问题AI一直没有解决或总找不对关键点，不妨多换几个模型试试，往往有意想不到的效果。
附录：现阶段 AI 能力实践经验
🟢 建议交由 AI 处理的高优场景：
- 需求与实现路径极其明确、文档详尽的模块。
- 复杂但具有通用范式的算法逻辑（如复杂的排序算法、多表聚合统计 SQL）。
- 高度重复性的样板代码（如基于领域模型自动扩写Controller层、 DTO、VO、Mapper 层）。
- 标准的单表/简单关联表的增删改查（CRUD）业务。
- 提供优质范例代码后的“照猫画虎”式模块开发（Few-Shot 学习）。
🔴 必须人工主导或强力介入的风险场景：
- 需求模糊、存在大量未定义边界条件的业务。
- 编码规范缺失、目录结构未初始化的项目。
- 涉及多主体复杂联动、分布式事务控制的核心后端业务。
- 糅合了复杂 UI 交互、全局状态管理、复杂异步请求的超级前端页面（必须进行人工原子化组件拆解后再交由 AI 开发）。
拥抱 AI 并非放弃工程严谨性。在这个时代，AI 是效率极高的超级执行者，但开发者作为“架构师”与“规则调度者”的核心价值，比以往任何时候都更加重要。
