企业级 AI Coding 设计规范

张开发
• 2026/4/17 21:34:17 • 15 分钟阅读

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企业级 AI Coding 设计规范
以上是一套完整的企业级 AI Coding 设计思路规范点击每个阶段可展开详细内容。以下是各阶段的核心思路概括整体哲学人机协作人主机辅。AI 负责提效人负责 ownership。8 个阶段的核心要点需求建立— 结构化提示词是一切的基础。用 XML 标签、反例、角色设定让 AI 理解边界而不是自由发挥。架构设计— 先让 AI 出架构文档再编码。把目录规范、命名约定写进系统提示AI 生成的每一个文件都会自然落在正确位置。代码生成— 把 ESLint/Prettier 配置、TypeScript strict 模式要求嵌入提示词。生成完后追加 “以高级工程师视角 review 以上代码” 这一步往往能发现 AI 第一轮遗漏的问题。测试策略— 测试先行是最有效的 AI 使用模式之一。先让 AI 写测试用例再让它实现功能天然形成 TDD 闭环。上下文管理— 维护一份SPEC.md作为项目的长期记忆每次新会话开头引用它。单会话只做单一任务避免上下文污染。CI/CD— AI 生成的 CI 配置 YAML 是非常高效的起点但构建产物的安全性和 bundle 优化需要人工介入分析。安全合规— 永远不要把真实密钥放进 AI 上下文。权限控制、加密相关代码是 human review 的硬性红线。团队协作— 建立团队级 Prompt Library让好的提示词成为团队资产而非个人经验形成知识飞轮。

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