我问：有没有有人已经整理出来和ai 协作的指引

ai答：

有！业内已经有超级成熟、可直接套用的 AI 协作编程（AI Pair Programming） 指引和最佳实践。我直接给你整理成 可落地、结构化、和你今天认知完全对齐 的精华版。

一、核心理念（所有人共识）

• AI = 熟练但无经验的 junior 同事

◦ 懂语法、懂库、写得快

◦ 不懂业务、不懂架构、不懂坑、不懂边界

• 你 = 架构师 + 产品 + 测试 + 终审

◦ 你定方向、给信息、拆任务、做决策、控质量

• 关系：你越强，AI 越强；你越模糊，AI 越废

二、通用工作流（标准 SOP）

四步闭环（行业通用）

1. 探索 & 规划（先别写代码）

◦ 讲需求背景、目标、约束

◦ 让 AI 出方案、架构、接口、数据结构

◦ 你评审、修改、确认 ✅

2. 拆小任务（原子化）

◦ 禁止“做个完整系统”

◦ 拆到：一个函数 / 一个接口 / 一个类 / 一个小功能

◦ 每次只做一件事

3. 分批投喂上下文（关键！）

◦ 只给当前任务需要的：

◦ 相关类/接口签名

◦ 项目规范（命名、风格、错误处理）

◦ 依赖片段（不超 50～100 行）

◦ 一个会话 = 一个功能模块

4. 生成 → 评审 → 测试 → 迭代 → Git 提交

◦ AI 写代码

◦ 你必须逐行看懂、Review（像审新人 PR）

◦ 测边界、测异常、测兼容

◦ 小步提交、清晰日志

三、最关键的 9 条“调教规则”（行业最佳实践）

1. 先给手册，再写代码

◦ 把类/SDK 整理成 精简 API 说明书（你今天说的）

◦ 固定系统提示：风格、异常、注释、禁止项

2. 一个窗口只干一件事

◦ 不跨模块、不跨功能、不闲聊

◦ 上下文污染 → AI 失忆、乱写

3. 小步快跑，禁止一口吃胖子

◦ 最小改动、最小上下文

◦ 完成 → 验证 → 提交 → 下一步

4. 明确约束：什么能改、什么不能改

◦ “函数签名不能变”

◦ “必须用项目内 X 工具类”

◦ “错误必须返回 Result 类型”

5. 要解释，不要只给代码

◦ 让 AI 附带：思路、关键逻辑、为什么这么写

◦ 不懂就问，直到你完全理解

6. AI 代码 = 必审、必测、必懂

◦ 不盲目复制粘贴

◦ 出问题 你背锅，不是 AI

7. 控制上下文大小（Token 预算）

◦ Claude 3/ChatGPT 4：

◦ 0–60%：极佳

◦ 60–80%：开始下降

◦ 80%+：必乱、必压缩、必丢信息

◦ 超了就新开会话、只喂必要信息

8. 建立外置“AI 知识库”

◦ 项目规范、API 手册、常用模式、坑列表

◦ 每次新开对话直接粘贴

9. 用 Git 管住 AI 输出

◦ 细粒度分支、细粒度提交

◦ 方便回滚、定位 AI 引入的 Bug

四、什么交给 AI，什么你自己来（清晰边界）

✅ AI 擅长（放心交）

• 样板代码、CRUD、工具类

• 语法转换、批量重构、命名统一

• 测试用例（基础覆盖）

• 文档、注释、API 说明

• 陌生库的 Demo/POC

• 查语法、查报错、查用法

❌ 绝对不交给 AI（你必须掌控）

• 架构设计、技术选型、库选型

• 核心业务逻辑、安全、支付、认证

• 性能瓶颈、高并发关键路径

• 复杂边界、历史坑、合规逻辑

• 最终质量与线上稳定性

五、一句话总结（行业共识）

AI 不会自动做好系统，但你用这套方法，能把 AI 调教成超级外挂。

你是大脑，AI 是双手；你主导，AI 执行；你越强，产出越猛。