前几天，团队里一个小伙伴兴奋地跟我说："Claude Code 太神了！我直接把整个需求甩给它，一个小时就搞定了三天的活儿！"

我问他：那代码质量怎么样？

他支支吾吾：好像有些问题，但大部分能跑...

这就是典型的"AI 蜜月期陷阱"。很多人以为有了 AI 编程工具，就可以"甩手掌柜"。但现实是残酷的。

如果你把每次 AI 生成代码的准确率设为 90%，那么连续 10 次操作后，整体准确率就会下降到 0.9^10 ≈ 34%。

一句话总结：AI 编程不是替代，而是协作。你要做的不是被 AI 超越，而是和 AI 一起进化。

一、底层逻辑：重新定义人机分工

很多人搞错了 AI 编程工具的定位。

错误认知：AI 是万能的代码生成器，我只需要提需求。
正确认知：AI 是高效的编程助手，我负责决策和质量把控。

人与AI的边界在哪里？

人的职责（决策层）：

• 深入理解产品需求，进行任务分解
• 架构设计和技术选型
• 代码审查和质量把控
• 异常处理和风险管控

AI的职责（执行层）：

• 根据明确需求生成代码
• 重构和格式化代码
• 编写测试用例
• 文档生成和注释补充

这就是"道、术、器"的分工：

• 道：产品方向，你说了算
• 术：实现方法，你来把关
• 器：具体编码，AI 来加速

二、核心挑战：AI的不确定性问题

在深入策略之前，必须先认清AI编程的一个本质问题：生成结果的不确定性。

同一个prompt，不同的输出

你可能遇到过这样的情况：

• 昨天让AI生成的代码跑得好好的
• 今天用同样的提示词，生成的代码却有bug
• 同一个需求问三次，得到三种不同的实现方案

这不是AI"抽风"，而是大语言模型的天然特性。

原因分析：

• LLM使用概率采样生成内容，每次输出都有随机性
• 上下文的细微差异会导致不同的推理路径
• temperature参数控制着输出的随机程度

应对策略：

1. 建立基线版本：第一次生成满意的代码后，立即保存为参考版本
2. 使用版本控制：每次AI生成的代码都要commit，方便回溯
3. 固化成功经验：把好的prompt和生成结果整理成文档，后续直接复用
4. 设置温度参数：如果工具支持，降低temperature参数以获得更确定的输出

这就引出了业界的两个重要解决方案：Skill方案和Spec方案。

三、业界方案：Skill与Spec

Skill方案：经验的模块化复用

什么是Skill？

Skill是可复用的AI指令包，包含了特定任务的最佳实践和执行步骤。

解决什么问题？

• 重复劳动：不用每次都从零开始写prompt
• 经验流失：团队成员的成功经验可以固化成skill
• 质量波动：标准化的指令确保输出一致性

典型应用场景：

• 代码审查：@code-review skill自动检查代码规范、安全漏洞
• 测试生成：@test-gen skill按照团队的测试框架生成单元测试
• 文档生成：@api-doc skill根据代码自动生成API文档

实践建议：

## 创建自己的Skill库
1. 识别高频重复任务
2. 提炼成功的prompt模板
3. 编写skill.md文件
4. 在团队内共享和迭代

Spec方案：需求的精确表达

什么是Spec？

Spec（规格说明）是需求的形式化、可执行的表达，作为"唯一真相来源"指导AI生成代码。

解决什么问题？

• 意图走样：需求到代码的理解偏差
• 文档废弃：代码和文档不一致
• 过度设计：AI自由发挥添加不必要的功能

工作流程：

1. 定义规格（/specify）：明确WHAT和WHY，禁止HOW
2. 澄清风险（/clarify）：暴露潜在问题和边界条件
3. 技术方案（/plan）：确定实现路径
4. 任务拆解（/tasks）：分解成可并行的子任务
5. 一致性校验（/analyze）：确保代码符合规格
6. 落地实现（/implement）：强制TDD，让规格成为测试用例

实践案例：

## 错误方式
"帮我做个用户登录功能"
→ AI自由发挥：加了第三方登录、记住密码、验证码...

## 正确方式（Spec驱动）
**WHAT**：用户使用手机号+密码登录
**WHY**：满足MVP快速上线需求
**约束**：
- 只支持手机号+密码，不支持第三方登录
- 密码使用bcrypt加密
- 登录失败3次锁定账户10分钟

Skill vs Spec：如何选择？

维度	Skill方案	Spec方案
适用场景	标准化、重复性任务	复杂业务需求开发
核心价值	经验复用、提高效率	需求精确、质量保障
学习成本	低，即学即用	中等，需要理解工作流
团队协作	共享skill库	共享spec文档
典型工具	Claude Code、Qoder	Cursor、Claude Code

组合使用：

• 用Spec定义复杂需求
• 用Skill执行标准任务（如代码审查、测试生成）
• 两者结合，既保证需求准确，又提高执行效率

四、五个关键策略

1. 任务分解：化整为零，步步为营

反面案例： "帮我写一个电商系统，包含用户管理、商品管理、订单系统、支付接口..."

这样的需求，AI 生成的代码质量约等于"能跑的 Demo"。

正面案例： "请帮我实现用户注册接口，包含手机号验证、密码加密、重复注册校验，返回 JSON 格式的成功或错误信息。"

每个任务控制在 20-30 分钟内完成，可以独立测试，可以快速回滚。

2. 及时修正：90% 准确率的复利陷阱

假设你连续让 AI 生成 10 次代码，每次准确率 90%：

• 第1次：90%
• 第2次：90% × 90% = 81%
• 第3次：90%³ = 72.9%
• ...
• 第10次：90%¹⁰ = 34.9%

解决方案：每次生成后立即验证，确保产品逻辑 100% 正确。小 bug 可以容忍，业务逻辑绝不能错。

3. 选择熟悉的技术栈：降低沟通成本

原则：用你最熟悉的编程语言和框架。

为什么？

• 你能快速识别 AI 生成代码的问题
• 你知道这门语言的最佳实践
• 你能给出更精准的prompt

不要因为 AI 支持某个新技术就盲目尝试。稳定产出比炫技更重要。

4. 严苛的质量管理

代码规范检查：

• 统一的代码格式化工具（Prettier、ESLint、Black 等）
• 命名规范要求
• 注释完整性检查

测试要求：

• 核心业务逻辑必须有单元测试
• 关键接口必须有集成测试
• 边界条件和异常情况覆盖

最佳实践遵循：

• 设计模式的正确应用
• 安全编码标准
• 性能优化要求

5. 奥卡姆剃刀原则：去繁为简

AI 有个特点：它总是倾向于生成"看起来很完整"的代码，包含很多你可能用不到的功能。

三个删减原则：

• 能不引入的依赖就不引入
• 能推迟的功能就推迟
• 能简化的逻辑就简化

复杂度是技术债务，越早引入，利息越高。

五、实战经验：一个完整的开发案例

上周接到一个需求：给现有系统加一个"用户积分兑换"功能。我用AI辅助开发，从开始到测试通过，总共花了2小时。

让我带你走一遍完整流程，看看这2小时是怎么分配的。

第一步：需求拆解（15分钟）

我没有直接让AI写代码，而是先在纸上画了个思维导图：

积分兑换功能
├── 积分查询接口（10分钟）
├── 兑换商品列表（15分钟）
├── 兑换下单逻辑（30分钟）
│   ├── 积分扣减
│   ├── 订单生成
│   └── 库存扣减
└── 兑换记录查询（15分钟）

关键决策：我把"兑换下单"拆成了3个原子操作，每个都能独立测试。这样即使中间出错，也能快速定位。

然后我创建了一个spec.md文件：

## 积分兑换功能规格

**目标**：用户用积分兑换实物商品
**约束**：
- 积分不足不能兑换
- 库存为0不能兑换
- 兑换成功后积分立即扣减，不可撤销
- 兑换失败全部回滚

**不做**：
- 不支持部分积分+现金
- 不支持积分退回

这个spec.md后面会反复用到，每次让AI生成代码时，我都把它贴进prompt里。

第二步：逐个击破（90分钟）

第一个任务：积分查询接口（实际用时12分钟）

我的prompt：

根据以下规格，实现用户积分查询接口：
[粘贴spec.md内容]

技术栈：Spring Boot + MyBatis
要求：
1. RESTful风格，GET /api/points/{userId}
2. 返回JSON：{userId, points, level}
3. 用户不存在返回404

AI生成代码后，我做了3件事：

1. 立即运行：启动项目，用Postman测试
2. 边界测试：试了不存在的userId、负数userId
3. 代码审查：检查了SQL注入风险（AI用的是参数化查询，没问题）

踩坑：AI给的返回值用了int类型，我改成了Long，因为积分可能很大。

第二个任务：兑换下单逻辑（实际用时45分钟）

这是最复杂的部分，我继续拆：

我: 先实现积分扣减，只做这一件事
AI: [生成PointService.deductPoints方法]
我: 测试通过。现在加订单生成，要保证原子性
AI: [生成OrderService，加了@Transactional]
我: 等等，如果库存扣减失败怎么办？
AI: [重新生成，加了分布式锁]
我: 不需要分布式锁，我们还没上分布式。用数据库悲观锁
AI: [修正为SELECT ... FOR UPDATE]

注意这个过程：我没有一次性要求所有功能，而是一层一层加，每加一层都测试。

第3次生成时AI"自作主张"加了分布式锁，我立即叫停。这就是为什么要熟悉技术栈——你得知道AI什么时候在过度设计。

第三步：集成测试（15分钟）

所有接口都开发完，我写了个测试脚本：

# 1. 查询积分：应该返回1000
curl GET /api/points/123

# 2. 兑换商品（需要500积分）：应该成功
curl POST /api/exchange -d '{"userId":123, "productId":456}'

# 3. 再次查询：应该返回500
curl GET /api/points/123

# 4. 再兑换一次：应该失败（积分不足）
curl POST /api/exchange -d '{"userId":123, "productId":789}'

全部通过！但我还没急着提交。

第四步：回顾和清理（20分钟）

我做了几件"可选但很重要"的事：

1. 删除冗余代码：AI生成了一些没用到的工具方法，全删掉
2. 统一异常处理：AI在3个地方用了不同的异常类，我统一成自定义的ExchangeException
3. 补充注释：给关键的事务边界加了注释
4. 运行ESLint（后端是Checkstyle）：修复了几个代码风格问题

最后，我更新了spec.md，记录了一个重要决策：

## 技术决策
- 使用数据库悲观锁保证库存一致性（理由：单机部署，无需分布式锁）
- 兑换失败不记录日志（理由：减少表污染，改从订单表查失败原因）

下次类似需求，我或者团队其他人可以直接参考。

复盘：为什么这么顺？

回头看，这2小时的关键点：

1. 任务拆解用了15分钟，但后面省了至少30分钟调试时间
2. spec.md贯穿始终，AI没有一次"理解偏差"
3. 每个任务都立即测试，没有积累bug
4. 主动叫停过度设计（分布式锁那次），保持了简洁

如果一开始就让AI"写个积分兑换功能"，大概率要花4小时，还不一定能用。

六、避坑指南：我踩过的那些坑

坑1：被"一次搞定"的幻觉欺骗

事故现场：

三个月前，我接到一个紧急需求："今天下班前上线一个数据导出功能"。

我想：AI这么强，直接让它写完不就行了？

于是我甩了一个"大而全"的prompt：

写一个Excel导出功能，支持：
- 用户列表导出
- 订单列表导出  
- 自定义字段选择
- 导出进度显示
- 导出历史记录
- 邮件发送导出文件

AI很快生成了500多行代码，看起来"功能齐全"。

翻车过程：

• 17:00 上线，测试点了"导出"按钮
• 17:02 服务器OutOfMemory，系统挂了
• 17:05 紧急回滚，老板脸黑得像锅底

事后分析：

AI生成的代码有3个致命问题：

1. 一次性加载10万条数据到内存
2. 导出进度用的是全局变量，多用户并发直接乱套
3. 邮件发送没做异步，阻塞了主线程

如果我按任务拆解，逐个测试，这些问题在第一阶段就会暴露。

教训：越着急，越要拆小。你以为的"节省时间"，最后都会加倍偿还。

坑2：盲目相信AI的"最佳实践"

事故现场：

有次让AI写一个文件上传功能，它很"贴心"地用了commons-fileupload库，还加了完善的异常处理。

我一看：哇，考虑得真周到！直接合并。

翻车过程：

上线第二天，安全部门找上门：你的上传接口有任意文件上传漏洞。

我一查代码，发现AI只检查了文件后缀，没检查文件内容：

// AI生成的代码
if (filename.endsWith(".jpg") || filename.endsWith(".png")) {
    // 允许上传
}

攻击者上传一个virus.jpg（实际是可执行文件），直接绕过。

事后分析：

AI确实知道"最佳实践"，但它不知道你的业务场景：

• 我们的系统要求医疗级别的安全标准
• AI给的是"通用互联网应用"的方案

教训：AI生成的代码，安全相关的部分必须人工审查。SQL注入、XSS、文件上传、权限校验，这些地方不能偷懒。

坑3：技术债的温水煮青蛙

事故现场：

用AI写了个管理后台，每次加新功能，我都直接让AI"在原有代码上加"。

两个月后，代码变成这样：

• 一个Service类3000行
• 一个方法里嵌套7层if-else
• 同一个逻辑在3个地方重复

我想重构，发现已经看不懂了。

翻车过程：

需要加一个"批量导入"功能，我让AI改，它说：

当前代码结构较复杂，建议先重构再添加新功能

我：...你当初不是你写的吗？

事后分析：

每次让AI"加功能"时，我都没做这两件事：

1. 删除旧代码：担心删错，结果越积越多
2. 重构：总想"下次再说"，结果下次变成了"永远不"

教训：每5次AI生成，就要主动重构1次。不要等到"看不懂"才想起来。

具体做法：

• 设置一个提醒：代码行数超过200，必须拆分
• 发现重复代码（3次以上），立即提取
• 每周五下午，专门做一次"代码清理"

坑4：忽略AI的"不确定性"

事故现场：

有个登录功能，我让AI生成了一版，测试通过，直接上线。

第二天，产品经理说："登录有点问题，你再优化一下"。

我用**同样的prompt**让AI重新生成，结果：

• 原来的JWT过期时间是7天，新版变成了24小时
• 原来的密码加密用的是BCrypt，新版变成了MD5

我一合并，线上用户全部登录失效。

事后分析：

AI每次生成都有随机性，即使prompt一样，细节也可能不同。

我犯的错误：

1. 没有保存第一版的"成功配置"
2. 没有用git diff对比新旧代码
3. 没有在测试环境验证

教训：建立"AI生成代码"的版本管理规范：

# 每次AI生成新代码，立即创建分支
git checkout -b ai/feature-name-v1

# 提交时注明prompt
git commit -m "feat: 登录功能 | prompt: [登录功能，JWT 7天]"

# 如果要重新生成，对比差异
git diff ai/feature-name-v1 ai/feature-name-v2

坑5：技术栈的"冒险"

事故现场：

看到AI支持Rust，我想：正好学学新技术，让AI教我写。

结果写了一周，AI生成的代码：

• 我看不懂哪里有问题
• 报错信息我不知道怎么搜
• 调试工具我不会用

最后还是换回Java重写，白白浪费一周。

教训：AI不是你的导师，它是你的助手。

用AI学新技术可以，但要分两步：

1. 先自己学基础：看完官方教程，写几个Hello World
2. 再让AI辅助提升：这时你能判断AI生成的代码对不对

记住：AI放大的是你的能力，不是你的无知。

七、成功协作的三个层次

初级：工具使用者（能用）

• 会基本的 prompt 编写
• 能让 AI 生成可运行的代码
• 知道简单的调试方法

中级：协作伙伴（用好）

• 懂得任务分解和质量把控
• 能选择合适的 AI 工具
• 有完整的开发流程

高级：效率放大器（用精）

• 形成个人的 AI 协作方法论
• 能培训团队成员高效协作
• 持续迭代和优化工作流程

结语

AI 编程工具不是来替代程序员的，而是来放大程序员能力的。

关键在于：你要始终保持产品思维和质量意识。AI 负责提升你的编码速度，你负责确保代码的质量和正确性。

这样的协作关系下，1+1 不只等于 2，而是等于 10。

祝你变得更强!