实战经验: 告别AI技术债, 我是如何AI Codin，g的

AICoding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。

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。

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。

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ClaudeCode（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。

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”（ProjectKnowledgeBase,PKB）的机制。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。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。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。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。

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。

（内容来源：全天候科技）