清晰规划+小步迭代+人类监督：AI编程避坑的三大铁律

在Anthropic，90%的Claude Code代码由AI自己编写。但这不是魔法——把AI当作需要指导的初级程序员，你对代码质量负最终责任。

从规划开始

很多人犯的第一个错误是直接让AI写代码。

正确的做法是先花时间规划。描述你的想法，让AI提出问题，直到需求变得清晰。这个过程通常会产生一份spec.md文档，包含功能需求、架构决策、数据模型和测试策略。

有了规格说明后，让AI生成项目计划，把实现分解成小任务。这感觉像"15分钟瀑布开发"，但这个前期投入非常值得。当你真正开始编码时，你和AI都清楚要构建什么以及为什么。

小步迭代

一次只做一件事。不要让AI一口气生成整个模块，而是按计划逐个任务推进。先实现步骤1，测试通过后再做步骤2。AI在处理聚焦的小任务时表现最好，而且你更容易理解和审查代码。

有开发者曾让AI生成大量代码，结果发现就像"10个互不交流的开发者写的"，充满不一致和重复。遇到这种情况，停下来，把问题拆得更小。每次迭代都在之前基础上逐步构建，既保持连贯性，也能快速发现问题。

提供完整的上下文

AI的表现完全取决于你给它的信息。

确保它能看到相关代码文件、API文档、项目约束和已知的坑。Claude Projects可以导入整个GitHub仓库，或者用gitingest这样的工具把代码打包成文本。

不要让AI在信息不全的情况下瞎猜。在提示中明确告诉AI应该避免什么，什么是首选方案：

"这是当前的X实现。我们需要扩展它来支持Y，
但要注意不要破坏Z功能，避免使用库A"

进阶技巧： 使用提示链分步骤推进复杂任务。比如重构一个模块，先让AI分析问题，再生成计划，最后逐步实现。这比一次性要求"重构整个模块"效果好得多。

选对工具

不同的AI模型有不同特点。

如果一个模型卡住了或结果不理想，换另一个试试。Gemini交互更自然，适合快速原型；Claude Sonnet处理复杂推理更强；Cursor在IDE集成方面最成熟。对于重要决策，可以用多个模型交叉验证。

建议用最好的模型，用过最好的，你才会发现是其他模型弱，不是你自己的问题。

保持监督

这是最重要的一条：永远不要盲目信任AI输出。把它当作过度自信、容易犯错的程序员。每段代码都要审查，每个功能都要测试。

测试驱动开发特别有价值。先写测试，让AI实现功能，运行测试看是否通过。有完善测试套件的项目特别适合AI开发，因为测试成为了安全网。没有测试的话，AI可能会默默破坏一些东西，直到很久之后你才发现。

实用工作流：

AI生成代码 → 人工审查 → 运行测试 → 
CI/CD检查 → 合并

Chrome DevTools MCP这样的工具很有帮助，它能让AI"看到"浏览器中实际发生的事情，包括DOM、控制台日志和网络请求，调试更精准。

频繁提交代码

在AI快速生成代码的情况下，版本控制变得更重要。每完成一个小任务就提交，写清楚commit信息。这样如果AI的下一个建议搞砸了什么，你总能回到上一个稳定状态。把commit当作游戏中的存档点。

Git历史本身也是有价值的上下文。你可以把diff或commit日志粘贴给AI，让它了解最近的改动。AI特别擅长解析diff和使用git bisect找bug，因为它有无限的耐心遍历提交历史。

技巧： 用git worktree并行多个AI任务，让每个任务在独立的沙盒中工作，互不干扰。

定制AI的行为

你可以教AI遵循你的代码规范。创建一个CLAUDE.md或GEMINI.md文件，写明项目的编码风格、首选模式、要避免的做法。每次开始新会话时，把这个文件给AI看。

# CLAUDE.md
## 编码规范
- 4空格缩进，遵循ESLint规则
- 优先函数式，避免class
- 变量命名要有描述性

## 禁止
- 不修改/lib/core/*（核心库）
- 不使用lodash（改用原生JS）

Cursor和Copilot都支持自定义指令，让你可以全局配置AI行为。写一小段话说明你的团队习惯，AI的建议会更符合期望的风格。

提供示例也很有效。如果你想让AI用特定方式写函数，先给它看一个类似的例子："参考这个函数的写法，用类似的方式实现Y。"AI很擅长模仿模式。

拥抱自动化

强大的开发流程能放大AI效果。

确保你的项目有CI/CD自动跑测试，有linter检查代码规范。这样你可以让AI触发这些检查，然后根据结果迭代。CI测试失败了，把错误日志给AI，让它修复，再跑一次。这种快速反馈循环非常高效。

自动化工具会像严格的老师一样监督AI的工作。一些AI编程助手甚至会坚持所有测试通过后才认为任务完成，这正是你想要的严谨程度。

持续学习

使用AI不会让你的技能退化，前提是保持参与。审查AI代码时，你会接触到新的编程模式。调试AI错误时，你会加深对语言和问题域的理解。把每次交互当作学习机会，经常让AI解释它的代码和推理。

AI是能力放大器。如果你有扎实的软件工程基础，AI会让你的生产力提升数倍。如果基础薄弱，AI可能只会放大困惑。那些让你成为优秀工程师的东西——系统设计、管理复杂度、知道什么该自动化——在AI时代变得更重要了。

定期不用AI手写代码也很有价值，保持原始技能的锐利度。最终，开发者加AI的组合远比任何一方单独行动强大。

实用工具及清单

命令行： Claude Code、Gemini CLI让你在项目目录里直接和AI对话，它们能读文件、跑测试、多步骤修复问题。

IDE集成： Cursor和Copilot提供无缝的代码生成体验。

辅助工具： gitingest和repo2txt帮你打包代码给AI，Chrome DevTools MCP让AI能调试浏览器应用。

快速检查清单

每次使用AI编程时问自己：

有清晰的spec和计划吗？
任务是否足够小（<100行）？
提供了完整上下文吗？
审查了生成的代码吗？
运行了测试吗？
提交了代码吗？
你能解释每一行吗？

核心思想

把AI当作快速、听话但容易出错的初级开发者。你是负责任的高级工程师。成功的公式是：

清晰规划 + 小步迭代 + 充分上下文 + 
人类监督 + 自动化 = 10x生产力

AI不会取代优秀的工程师，但会让他们更强大。关键是保持专业判断，让AI处理机械性工作，把精力放在架构、设计和创造性问题解决上。

个人生产力大解放时代来了。