1.不看会后悔,看了更后悔

AI Coding 不只是写代码，更是构建长期可维护的技术资产。本文从真实项目出发，拆解如何识别“技术债”陷阱，并通过模块化思维、语义封装与协作机制，打造可持续的 AI 工程体系。

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在开发中深度使用AI编码很长一段时间后，我总结出了一些经验和很多人一样，我起步时也只是把它当成一个“智能助手”，一个能帮我写写函数、补全代码的工具但随着项目变得越来越复杂，这种模式的严重局限性也很快就暴露了出来。

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我发现，这些AI助手在“战术”上很出色，但在“战略”上却一塌糊涂它们能写出一个漂亮的函数，却无法理解整个项目的架构你让它写个功能，它可能会“重复造轮子”，而不是去调用你已经封装好的库这导致我们的项目代码开始变得混乱，维护成本急剧上升。

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我很快意识到，我的问题不是“AI能不能编码”，而是“我该如何构建一个系统，让AI能够有纪律地、可预测地去构建和维护一个复杂的、高质量的产品？”我的经验是，没有一个AI模型是万能的比如，我发现OpenAI的Codex在生成和理解文档结构方面表现非常出色，而Anthropic的Claude Code（CC）在执行复杂的、需要一步步来的多步骤任务时，表现得更可靠。

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所以，我需要的不是一个“更好”的AI，而是一个能驾驭这些不同AI能力的“框架”这篇文章就是我摸索出的实践手册它是一个战略性的AI开发框架，核心是我称之为“项目知识库”（Project Knowledge Base, PKB）的机制。

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这是一个动态的中央记忆体，它既是我们项目的“宪法”，也是AI在执行任何操作前都必须查阅的“唯一事实来源”我把整个开发生命周期分成了四个关键阶段我学到的第一课就是：一切成功的工程都始于一个清晰的蓝图在我的实践中，AI最容易犯的错误就是“自由发挥”，而这恰恰是架构腐烂的开始。

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所以，我定下了一个死规矩：在“蓝图规划”阶段完成之前，任何人（包括AI）都不准编写任何功能代码在这个阶段，AI的角色不是程序员，而是系统分析师和解决方案架构师从“调查问卷”开始：我们的流程从不始于一个模糊的提示。

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我制作了一套详尽的结构化调查问卷，强制性地收集所有关键决策点：项目类型、技术栈偏好、核心功能点，乃至部署和运维的细节让AI“捍卫”它的选择：当团队对技术选型不确定时，我会让AI启动研究模式它必须给我一份对比分析报告，并“捍卫”它的推荐。

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比如，为什么在这个项目上用FastAPI而不是Django？它必须给出基于性能、生态和开发周期的合理论证产出“项目宪法”：这个阶段的最终产物是一份《技术解决方案文档》我把它当成我们团队的“宪法”它详细规定了最终的技术栈、精确的目录结构、统一的开发规范（比如我们的Git提交约定和分支策略）以及完整的部署方案。

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只有当这份“宪法”被批准后，我们才能进入下一个阶段这是我整个框架的核心，也是我们从传统开发中分离出来的关键一步在项目骨架创建后，我不会立即开始开发功能，而是首先让AI为项目构建一个专属的“大脑”，也就是“项目知识库”（PKB）。

1）扫描与解析：我让AI深度扫描整个项目结构，解析所有配置文件，识别出已确立的技术栈和依赖关系2）自动生成知识文档：AI会在项目根目录下创建一个专用的知识库目录这是AI未来所有工作的“唯一事实来源”它会自动生成一系列文档：项目架构图、文件索引、复用函数库、API契约等等。

3）定义“抽象契约”：在所有文档中，我认为“抽象契约”（我称之为自定义库.md）是最具变革性的AI会智能识别出我们项目中所有“二次封装”的库，比如我封装的全局HTTP客户端apiClient，或者数据库管理器dbManager。

4）最关键的是，我让AI在这份文档中明确标注“被禁止”的原生库调用例如，文档会规定：必须使用：apiClient禁止使用：fetch,axios（直接调用）这个初始化阶段，把一个通用的AI模型，转变成了一个只懂我们这个项目的“领域专家”。

它现在不仅有了完整的上下文，更重要的是，它被我定义的“抽象契约”给牢牢束缚住了当项目的“宪法”和“大脑”都准备就绪后，真正的功能开发才开始我把开发工作分解成一系列高级任务（比如“实现用户JWT认证系统”），然后让AI逐个执行。

我为AI的每一次任务执行，都设定了一个不可跳过的、线性的“纪律性执行”工作流：第一步：学习在编写任何代码之前，AI的第一动作永远是“学习”它必须强制性地重新读取“项目知识库”它会自查：这个功能有没有现成的复用函数？我必须遵守哪些“抽象契约”？。

第二步：提议基于学习，AI必须制定一个详细的执行方案，并呈现给我（或团队成员）确认这个方案会明确列出它打算修改哪些文件、如何使用我们自定义的库这彻底解决了AI的“黑盒”操作问题，我能完全掌控它的意图第三步：执行

一旦我点击“确认”，AI才开始编码在这里，我会根据任务类型选择合适的AI如果只是生成文档，Codex可能就够了但如果是这种需要严格遵循多步骤指令的复杂任务，我的经验是ClaudeCode（CC）往往表现得更可靠，因为它对长上下文的遵循性更好。

第四步：进化（关键闭环）这是我系统中“自我调节”的关键当一个任务被成功执行和验证后，AI的最后一个动作是“知识沉淀”：它必须立即更新“项目知识库”比如，如果它创建了一个新的API端点，它必须自动打开API契约.md并把这个新端点的文档添加进去。

如果它提炼出一个新的通用工具函数，它必须将其记录到复用函数库.md中这个“进化”步骤创造了一个强大的良性循环：项目越复杂，AI写的代码越多，我们的“项目知识库”就越丰富、越智能而知识库越智能，AI在未来执行任务时就越精确、越高效。

我的经验是，无论规则多么严密，“熵增”（即混乱度增加）总是会发生无论是AI还是团队里的新人，都可能在不经意间引入错误或制造技术债为此，我的框架包含了一个独立的、强大的“持续性审计”工作流我把它设为一个自主运行的AI代理，它的角色不是“执行者”，而是项目的“哨兵”或“超级审查员”。

常规审查：它会像一个资深开发一样，定期扫描代码库，寻找被注释的旧代码、过时的TODO标记，或者检查核心依赖库有没有爆出新的安全漏洞“抽象契约”执法：这是它最重要的工作它会无情地对照“项目知识库”，Grep搜索那些在“抽象契约”中被“禁止使用”的原生库调用（比如直接使用fetch）。

一旦发现，立即标记为严重违规全链条逻辑审查：这是我最喜欢的功能我训练它做“全链条”分析比如，它可以追踪一个配置变量（如VOUCHER_EXPIRE_DAYS=30），从后端的Python配置文件开始，跟着它进入API，再到前端的ReduxStore，最后一直追踪到React组件。

它能发现那种最隐蔽的错误，比如前端是不是把“30天”错误地当成了“30秒”来用量化报告：审计结束后，AI会生成一份详细的报告，把问题按“严重、重要、轻微”分类，并给出精确到行号的修复建议最后，它会给出一个客观的“代码质量评分”（例如：85/100），让我们团队对项目健康状况一目了然。

这套四阶段的框架（蓝图、初始化、执行、审计），就是我在AI驱动开发实践中摸索出的“战法”它帮助我超越了“战术性”的编码辅助，真正进入了“战略性”的项目治理这个系统让我能充分利用不同AI模型的独特优势，同时又通过一个强大的框架来约束它们，保证了项目的整体架构愿景。

在这个系统中，AI不再是一个随性的“智能助手”它成为了一个有纪律、有记忆、可审计、并能与项目一同进化的“首席架构师”这是我目前找到的，能真正利用AI系统性地构建高质量、可维护软件的最佳路径本文由 @hanpangzi 原创发布于人人都是产品经理。

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