告别许愿式编程：AI全链路研发实践总结
本文针对“一键生成代码”在实际项目中难以维护的痛点，分享了将 AI 融入完整研发链路的实践经验。作者指出，AI 生成代码质量差的根源在于需求、边界和测试等上下文的缺失。为解决此问题，作者提出了一套包含 10 个步骤的 AI 研发工作流：从收集上下文、梳理需求、明确边界、设计轻量方案开始，再到 TDD（测试驱动开发）实现、补充测试、代码审查、本地走查、导出用例及更新文档。该流程支持在多个环节回退修正，强调“越早修改成本越低”。在这一体系中，AI 负责整理与生成，而人类开发者则专注于决策、验收与把关。这种方法旨在实现研发过程的可控与可复用，而非盲目追求一次性的提速，为开发者在 AI 时代提供了切实可行的工程化落地思路。