文章笔记进阶#AI Coding#Engineering#Workflow
AI Coding 工程化实践笔记
记录从需求拆解、代码生成、审查、测试到交付的 AI Coding 工程化流程。
AI Engineering · 2026年5月2日
核心观点
- AI Coding 的关键不是一次性生成代码，而是把任务拆成可验证的工程步骤。
- 需求、数据模型、边界条件和测试路径要先明确，再让模型执行局部实现。
- 每次生成后都要通过类型检查、构建、人工审查和最小回归测试闭环。
实践流程
- 写清楚目标、约束和验收标准。
- 先读现有代码结构，再决定改动位置。
- 让 AI 处理明确、可验证的局部任务。
- 对关键路径补充测试和人工 review。
- 把可复用经验沉淀为模板、脚本或文档。