前言
最近读到了得物技术团队关于AI编程实践的文章，深感共鸣。文章中提到的很多问题和解决方案，都是我在实际使用AI编程工具时已经遇到和实现过的。本文将结合我的实践经验，分享对AI编程优化路径的思考。
一、核心痛点：上下文切换与协作效率
上下文切换成本高
需求理解→技术选型→代码实现→质量验证，每次切换都要重新构建认知框架。原文提到这个痛点，而我是通过外置文件来解决的。
我的工作流探索
之前使用过一个编程工具，它有内置工作流系统，具有不同的内置角色（产品经理、技术方案人员、设计师、前端等）。
优点：
- 每个角色有明确定义和职责边界
- 每个阶段输出对应文档
- 文档中详细记录责任人和下一个阶段的负责人，防止工作流错乱
缺点（最终放弃的原因）：
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学习成本过高：每个角色定义由文档组成，用户必须了解文档结构才能使用，造成学习门槛过高
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灵活度差：角色数量和边界固定，与实际需求划分不一致。随着对工作流理解深入，发现限制太大
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上下文传递问题：由于每个角色职责过大，上一阶段输出的结果文档较长，容易造成上下文丢失，导致实际任务执行效果不理想
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性价比低：对于个人开发者来说，定义这样的工作流性价比太低。如果有团队可能会考虑设计，但目前没有这个需求
最终我放弃了这个工作流，也没有定义自己的工作流。对我来说，轻量级的方式更合适。
二、AI编程的核心方法论
1. 对话流设计：控制AI思考的艺术
原文提到的三个关键机制：
- 上下文聚焦：单次对话仅处理一个功能模块，避免AI注意力分散
- 约束明确化：通过具体指令减少AI自由度，如"必须复用Y工具类"
- 增量式提问：先框架后细节，类似"先搭骨架再填肉"
我的实践经验：
在对话流设计上，这些方法我已经在另一篇文章中详细描述过。简单来说：
- 每次只处理一个功能模块，避免AI注意力分散
- 约束明确化，避免过于宽泛的约束导致AI实现结果与预期不符
- 提问大框架再填细节，避免前期错误在后续被放大
- 使用plan先进行规划，再用编程模式进行输出
2. 系统提示词：200字的艺术
原文的核心观点：
- 早期系统提示词长达5000字，效果反而不好
- 现在控制在200字以内，只包含最关键的约束和指引
- 三模块结构：能力边界、决策定义、输出规范
实践技巧：
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避免信息过载
- 不要包含所有知识，而是指引AI去使用对应文档
- 这在我在实践过程中已经用到了：我的定时任务会去读取对应文档中的提示词和检查要求，每个文档都会指引他去别的文档进行下一步操作
- 这种"碎片化拼凑"的思想也是我从Skill中学到的
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只提供正向引导
- 不仅说"不要做什么"，更要明确"应该怎么做"
- 这在昨天阅读的阿里云技术文章中也提到了：正向案例可以避免注意力涣散，详见"白熊效应"
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动态调整策略（个人认为性价比不高）
- 记录AI最近犯的错误，并补充新的约束
- 对于个人开发者来说，这会占用较大时间：统计和记录、维护本身都比较耗时，且收益不明显
- 最重要的是一个人很可能会忘记这些
3. SKILL与MCP的区别
- Skill：在于把好经验变成可用组件
- MCP：在于让AI能调用外部工具
这点总结得很到位，我在实际使用中也有类似体会。
三、结构化对话设计：三阶段模型
原文提出了"三阶段对话模型"，这已经成为他们使用Claude Code的标准流程：
阶段一：需求定义
把"要做什么"说清楚，使用"用户故事+验收标准"的格式描述需求。
阶段二：边界明确
确定"怎么做"的约束条件，明确技术栈选择、架构设计和约束。关键是要区分"必须遵守"和"建议参考"的约束。
阶段三：迭代反馈
在"做的过程"中持续对齐，核心是增量验证：
- 分模块实现，逐个验证
- 关键节点主动暂停
- 持续同步技术方案
瀑布流动过程：需求定义 → 边界明确 → 迭代反馈，依次进行。
四、AI团队协作模式：子代理系统
四个核心子代理角色
文章提到了他们采用的四个子代理角色，按软件开发的自然阶段设计：
- 技术方案架构师：需求分析、技术方案设计、模块划分
- 代码审查专家：代码质量审查，从架构合规性、代码规范和稳定性角度挑毛病
- 代码实现专家：代码实现和单元测试编写
- 前端页面生成器：生成符合规范的前端页面配置
协作核心：共享白板
所有子代理通过共享"技术方案文档"进行协作，这个文档就像团队的"共享白板"，包含需求分析、模块划分、实现状态和接口设计等关键信息。
个人思考：这与我开始提到的工作流核心思想十分相似------通过共享文档和明确责任人来实现协作。
质量控制：多层次验证
- 单元测试：交给AI自己
- 集成测试：人工设计
- 代码审查：人机结合
渐进式信任：先从简单低风险的模块开始使用AI，在信任建立后逐步扩展到核心模块。
记录错误模式：记录AI常犯的错误类型，针对性优化系统提示词。
五、实践心得与深刻反思
为什么代码不再是开发的关键？
在最近的技术方向中，我越来越发现：代码不再是开发的关键，思想才是开发的关键。
- AI可以快速生成代码
- 但如何设计系统、如何拆分需求、如何把控质量，这些都需要人类的智慧和经验
- AI编程时代，最有价值的开发者不是"写代码最快的人"，而是"最会引导AI、最能把控质量、最能解决复杂问题的人"
认知科学原理
这种结构化对话设计基于对人类认知过程的理解：
- 工作记忆限制理论：AI的上下文理解能力有限，通过分阶段对话控制认知负荷
- 渐进式知识构建：先掌握整体框架再深入细节，符合认知规律
六、AI编程的局限性
文章也清醒地认识到AI编程的局限性：
- 创造性思维不足：AI擅长在已有知识范围内组合优化，但在突破性创新场景下表现有限
- 上下文理解深度有限：对于"牵一发而动全身"的核心模块，AI难以把握深层设计意图
- 质量责任边界模糊：开发者需对AI生成的代码负全部责任
- 领域知识滞后性：AI对内部系统的最新变更反应不够及时
七、未来发展方向
基于实践经验，对AI编程工具的未来发展有几点思考：
- 更智能的上下文管理：自动识别相关上下文、追踪依赖关系，提醒潜在的上下文冲突
- 多模态交互模式：引入图表、流程图等多种交互方式
- 自适应学习机制：从团队使用反馈中学习，适应特定团队的编码风格和业务领域
八、结语
AI编程工具的价值不在于替代开发者，而在于构建人机协作的新型开发范式。
在这种范式下：
- 人类开发者从繁琐的重复劳动中解放出来
- 更专注于需求分析、架构设计和质量把控等高价值创造性工作
- AI则承担起代码实现、文档生成和基础验证等标准化工作
实践启示
在AI编程时代，最有价值的开发者不是"写代码最快的人"，而是"最会引导AI、最能把控质量、最能解决复杂问题的人"。
掌握与AI协作的技巧，建立系统化的AI辅助开发流程，将成为未来开发者的核心竞争力。通过合理设计对话流程、明确分工协作和严格质量控制，AI编程工具能够显著提升团队效能，但这需要整个团队在思维方式和工作流程上的共同转变。