AI协作范式

1. 错误范式

• 直接丢一句话让 AI 实现功能，AI 虽能生成可运行代码，但结构混乱、风格零散，完全不符合团队规范，后期人工修正 AI 代码的时间，往往比手动编写还要长。

2. 正确范式

• 先为 AI 立好规矩：由人指导(sdd)AI搭建完整的应用骨架，明确功能拆分、页面跳转逻辑、数据流转路径，划定可修改范围与不可触碰禁区。同时为 AI 定制一份 “团队手册”，清晰说明编码规范、开发禁区、协作流程，核心不是教 AI 写代码，而是让它明白在团队中，什么样的代码才是合格、正确的。
• 遵循先规划后开发原则：复杂功能绝不直接让 AI 编写，先让 AI 通读现有逻辑，用通俗语言梳理数据从后端到前端的流转过程，经人工确认理解无误后，再交由 AI 落地实现。工程师无需再猜测 AI 的改动思路，只需校验其是否严格按照既定方案执行。
• 把 AI 当作跨平台翻译官：让 AI 参照已有代码的业务逻辑，用其他编程语言复刻实现，无需重新梳理业务，AI 即可完成高效 “转译”，大幅降低重复设计成本。

3. 总结

• 人负责绘制蓝图、搭建架构、划定边界，AI 则在海量代码库中高效完成重复性编码工作。
• 工程师的核心价值不再是手写代码，而是理清架构、明确规则、交付 AI 执行，并校验输出结果的合理性与正确性。
• 项目效率低下的根源，从来不是代码编写速度慢，而是方向模糊、需求反复、频繁返工。