管理AI完成编程任务的完整流程第一阶段理解现场拿到需求先不急着做让AI帮你读懂现有代码——业务逻辑怎么运作数据流向是什么关键节点在哪里。但AI的分析可能有偏差所以你要挑几个核心节点自己去代码里对照确认保证这个地基是准的。第二阶段理清逻辑出技术方案在理解现场的基础上你来做判断描述清楚要做什么让AI给出技术方案。方案出来之前先让AI帮你扫一遍盲区“根据这个需求你觉得有哪些边界情况我可能没考虑到“把遗漏的边界条件提前纳入方案而不是留到验收阶段才一个个冒出来。然后你来审方案不符合预期就迭代直到方案本身是对的再往下走。第三阶段按模块执行逐步推进方案确认后不要一口气让AI把所有代码写完。按核心模块拆开一个功能点一个功能点地推进写一块验一块验完再继续。步子小出了问题范围可控定位容易修起来快。第四阶段验收校正每个模块完成后你来本地验证。发现问题不只是说这里不对”而是说清楚不对在哪里正确的逻辑应该是什么”把判断结论喂回给AI让它在正确认知上重做而不是在错误实现上打补丁。贯穿始终的一条原则每一步都要小而可控可验证可定位。出错是必然的问题在于出错的代价有多大以及你能多快发现和纠正。你在整个过程中扮演的角色不是打字员也不是旁观者而是架构师质检官——AI负责执行你负责判断、决策和校正。驾驭AI的能力上限就是你工程判断力的上限。
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规范理论构建引力模型：动机、策略与挑战)
