前言（背景与目标）
最近大量使用 AI 协助完成项目，直观感受是：个人“编码时间”减少，但“完成效率与质量”显著提升。与其担心编程能力下降，不如承认一个事实——角色在升级：从“只写代码的工程师”转向“以目标/架构/版本驱动的项目负责人”。
本文尝试总结一套“工程化地使用 AI”的方法论与落地流程，让 AI 不只是写几段代码，而是能持续、可控地交付完整项目。
方法论总览（流程图）
flowchart LRA[明确目标/价值] --> B[版本规划/里程碑]B --> C[任务拆解/WBS]C --> D[提示工程/约束/产出格式]D --> E[AI 生成: 代码/文档/测试]E --> F{质量门槛是否达标?}F -- 通过 --> G[自动化测试/静态检查]G --> H[集成/Code Review]H --> I[发布/灰度/验证]I --> J[复盘/经验沉淀/知识库]J --> B
核心思想：目标先行、版本驱动、最小可用、闭环迭代、全程留痕。
1. 视野转变：Engineer → Leader/架构视角
以往常见模式是“接到功能→直接写代码”。在完整项目视角下，这种做法容易丢失目标、架构与质量控制。更高效的方式是先站到“项目负责人/架构师”的视角：
- 明确“要实现什么/为谁创造什么价值”。
- 设计“如何实现/架构如何演进/接口如何约束”。
- 制定“版本目标/质量门槛/验收标准”。
这也是从初级工程师向高阶工程师跃迁的关键一步。
flowchart LRDev[功能导向的工程师视角]Lead[目标/架构/版本导向的负责人视角]Dev -- 需求分解/验收标准/质量门槛 --> Lead
2. 快速迭代与版本管理
建议结合 Git 分支策略进行版本迭代，参考：Gitflow 工作流程
[!NOTE]
注：流程要结合实际。个人/小型项目中，单分支（如master/main）+ 清晰版本标签即可；团队协作建议使用完整分支模型（main/dev/feature/release/hotfix）。
快速迭代的关键是“先交付最小可用（MVP），再在反馈中扩展”。
在规划时建议“走一步看两步”：做 V0.1 时，提前思考 V0.2 / V0.3 的方向，保证架构具备演进空间。
flowchart LRIdea((Idea)) --> MVP[V0.1 MVP]MVP --> V02[V0.2 核心FeatureA]V02 --> V03[V0.3 扩展FeatureB/重构]V03 --> GA[GA/稳定版]style MVP fill:#E6F7FF,stroke:#1890ff
3. AI 记忆与会话管理（在有限上下文内“用好记忆”）
现实中，大模型“会话记忆”主要受限于上下文窗口。要想长期稳定产出，需要“人为设计记忆”：
- 每轮版本更新都产出“变更说明/设计决策/已知问题”的总结文档。
- 新开对话，以“上一轮总结+当前目标+约束+接口/数据结构摘要”作为种子上下文。
- 对话保持“一个版本一个目标”，避免在一个会话里塞入过多主题。
flowchart TDV[当前版本目标] --> S[总结上轮变更/决策]S --> C[创建新会话: 附带摘要上下文]C --> P[结构化提示: 目标/约束/产出/验收]P --> O[产出: 代码/文档/测试]O --> R{是否达标?}R -- 是 --> K[提交/合并/打标签]R -- 否 --> P
[!NOTE]
旁注：国外主播 Vedal 的 Neuro-sama 是较完整的娱乐向 AI 产品形态之一，其“记忆/设定”工程值得借鉴。本文聚焦在通用工程落地方法。
4. 与 AI 协作的操作闭环（可直接套用）
- 定义目标与范围：具体、可度量、可验收。
- 任务拆解：WBS/接口清单/数据结构/里程碑。
- 提示工程：结构化输入（见模板）。
- 生成产物：代码/文档/测试用例/脚本。
- 质量校验：静态检查/单元测试/集成验证。
- 集成与评审：PR 模板/代码评审清单。
- 发布与回收：版本标签/变更日志/监控。
- 复盘沉淀：问题复现记录/最佳实践卡片。
flowchart LRA1[目标与范围] --> A2[拆解与接口]A2 --> A3[提示工程]A3 --> A4[生成产物]A4 --> A5{质量门槛?}A5 -- 通过 --> A6[集成/评审]A6 --> A7[发布/回收]A7 --> A8[复盘/沉淀]A5 -- 不通过 --> A3
5. 提示工程模板（可复制使用）
目标：- 本次要实现的功能/改动/修复（尽量量化）
上下文/背景：- 项目简介 + 架构要点 + 相关模块/文件- 关键接口/数据结构（摘录，不要整文件）
约束：- 语言/框架/版本/风格/安全/性能/兼容性/SLA
产出格式：- 代码变更点列表 + 完整代码块/补丁- 测试用例（覆盖场景/边界/异常）- 文档（变更说明/使用方式/回滚方案）
验收标准：- 通过哪些检查/测试/指标（如覆盖率≥80%）
已知问题与风险：- 潜在瓶颈/外部依赖/灰度策略/回滚条件
6. 产物标准与质量门槛（最小可用但不降低底线）
- 可运行：可独立拉起/可复现/有示例数据。
- 可测试：含关键单测与集成测试；错误用例覆盖。
- 可阅读：命名清晰、模块边界明确、注释中文可读。
- 可回滚：变更原子化、提供回滚说明与脚本。
- 可追溯：提交信息/变更日志/版本标签清晰。
7. 实战演练：贪吃蛇小游戏（从 0 到 1）
问题重述：
- 需求含糊（“做个贪吃蛇”）→ 需先澄清：本地/在线？单人/多人？设备平台？
- 成本/收益：先做 MVP 证明价值，再扩展功能。
建议里程碑： - V 0.1 MVP：渲染网格/蛇移动/食物生成/碰撞规则/计分/键鼠控制。
- V 0.2：关卡与速度曲线/基础 UI/设置持久化。
- V 0.3：排行榜/复盘回放/关卡编辑器/打包发布。
flowchart TDR[需求澄清] --> D[设计文档/接口/数据结构]D --> M[MVP 实现]M --> T[测试: 单测/集成/交互]T --> P{是否达标?}P -- 是 --> Rel[发布/反馈]P -- 否 --> MRel --> Ext[功能扩展与迭代]
评审要点：
- 输入处理是否解耦渲染？碰撞判定是否覆盖边界？
- 刷新周期/动画帧率是否稳定？是否与平台适配？
- 代码结构是否便于后续扩展（如多人/网络）？
8. 常见陷阱与对策
- 幻觉与错误代码：要求先给“伪代码/设计草图/类型定义”，再给实现；必须配套测试。
- 上下文漂移：每轮会话只做一个版本目标；用“总结卡片”做种子上下文。
- 提示冗长与成本高：结构化提示 + 只给必要上下文摘要。
- 依赖失控：锁版本/生成
requirements.txt或pnpm-lock.yaml等。 - 数据泄露与合规：脱敏/最小化输入/注意 License 与第三方条款。
9. 落地建议：工具与工作流
- 提交规范：
feat/fix/docs/refactor/test+ 变更说明 + 影响范围。 - PR 模板：动机/变更点/验证方式/风险与回滚/截图或录屏。
- 质量门禁：Lint + Test + 构建检查作为必过项。
- 版本标签：
v0.1.0、v0.2.0；配套CHANGELOG.md。 - 知识沉淀：每轮生成“总结文档”，集中在
docs/iterations/。
flowchart LRInit[需求/任务] --> Dev[开发/AI 协作]Dev --> PR[PR/评审]PR --> CI[CI: Lint/Test/Build]CI --> Tag[打标签/生成变更日志]Tag --> Doc[沉淀到知识库]
10. 检查清单（交付前 1 分钟自检）
- 本轮目标是否完成且可度量？
- 代码是否可运行、可测试、可回滚？
- 是否提供了变更说明与使用文档？
- 是否产出了复盘要点与下一步计划？
