AI研发新范式:基于技术方案全链路生成代码

新闻

作者：微信文章


点击上方蓝字·关注我们




大家好，我闲丰。3A 编程发起人/创始人，专注于AI编程的入门引领，真正做到，会说话就会编程！！！
你是不是也经历过以下困难：想做个小功能，结果卡在环境配置；好不容易依靠AI生成一大坨代码，看起来很完整，结果：跑不通、对不上架构、不符合规范、还可能有安全坑。于是，就得出一个结论：AI写代码不靠谱。但真相是：不是AI不行，而是你给它的要求太含糊了。你只给了一句帮我实现XX，它就只能自由发挥：发散、遗漏、跑偏，都是必然。今天我就分享一个企业团队，已经验证有效的AI研发新范式：技术方案模板化 → Prompt模板化 → 生成代码 → AI自我总结目标只有一个：让AI从灵感型选手，变成按规范交付的工程师。

01
AI编程不是许愿池很多人用AI编程的方式是这样的：

帮我写一个用户注册接口，要有校验、要写数据库、要返回JSON。

看起来挺清晰，但一定会是个能跑的样例代码，而不是你们项目能用的代码。因为企业开发的难点，从来不是完成功能，而是：

要符合安全规范：

鉴权、日志脱敏、注入风险；

要贴合现有架构：

目录结构、分层、已有工具类、已有框架约束；

要可维护：

别人能看懂、能扩展、能回滚；

要能验收：

任务清单、验收标准、可测。所以，AI编程真正的分水岭不是会不会用AI，而是：你能不能把需求翻译成AI看得懂、做得对的工程化指令。所以我们今天重点讲：怎么把AI带进真实工程，而不把自己带进坑里。

02
核心心法：把需求拆成5个交付条件
这套范式的精髓在于，告诉AI：

按什么规范、在哪里、做什么、怎么做；最后让它说清楚做了啥。

记住它，你AI编程直接起飞，对应5个要素：什么规范：安全规范、编码风格、设计原则、约束条件在哪里：代码仓库结构、目录层级、类/方法定位做什么：业务定义、功能边界、要改哪些点怎么做：任务清单 + 验收标准（一步一步做，做完自检）做了啥：AI写完必须自我总结，便于你review和维护你看，AI不是不能写好代码，而是缺少：工程上下文 + 清晰任务拆解 + 可验收标准。

03
范式落地：四步走，普通人也能用
照抄即可：第一步：技术规范先立起来，不然AI必发散

你可以先不用写很复杂，最少包含这几类：安全：鉴权、参数校验、日志脱敏、SQL/命令注入风险提示工程：分层边界（controller/service/repository）、异常处理规范代码：命名、注释、返回结构统一、禁止硬编码等你会发现：所谓的规范过程，其实是在把团队经验固化。这一步做完，AI的输出质量立刻不一样。第二步：把技术方案模板化，写给人看 → 写给AI执行

很多技术方案写得很美，但AI看完依然会懵，因为缺少可执行细节。所以要模板化，经典的四个层次：结构层（structure）：在哪个模块/目录新增什么文件控制器层（controller）：接口路径、方法、参数、响应格式业务层（service）：目标类、目标方法、要改的业务点持久层（repository）：DAO接口、实体类、表字段、查询条件给了地图，AI才不会乱挖地基。第三步：Prompt也要模板化，让AI按任务清单交付

这里很多人最容易犯的错：Prompt想到哪写到哪。正确做法是，把Prompt变成任务单，最好长这样：你要修改哪些文件（明确路径）每个文件要做什么（逐条列）每条要怎么验收（能不能编译？有没有单测？接口返回是否符合约定？）AI最擅长的就是按清单执行，你越清单化，它越像工程师。第四步：强制AI写自我总结（这是可维护性的关键）

写完代码后，让AI输出一份总结，至少包括：改了哪些文件、加了哪些类/方法核心逻辑怎么走关键决策是什么（为什么这么写）可能的风险点/待验证点如何回归测试这一步太重要了！！！因为它解决了AI代码最大的问题：你不知道它到底干了什么。能被采纳、能上线、能维护，才叫生产力，不然都是凑热闹。有了规范 + 模板 + 清单 + 总结之后，AI才能从不可控的灵感输出，变成可检查的工程交付。这才是企业可用的AI编程。

04
给新手的三步行动指南（照做就行）
如果你是AI编程新手，今天就能开始：先写一份你自己的“项目规范”（哪怕只有10条）；做一个技术方案模板（structure/controller/service/repository四段式）每次生成后强制AI输出总结（改动点+风险点+回归方式）你会惊讶地发现：你不是在学怎么让AI写代码，你是在学一套更高级的能力：把需求变成可执行的工程指令。

END
结语AI研发的未来，不是替代，而是全链路协同这套范式本质上是在做一件事：把人脑里的隐性经验，变成AI可执行的显性模板。若能做到需求确认 → 技术方案 → 任务清单 → 代码生成 → 自我总结的闭环，你就不是在玩AI工具了，而是在建立一个可复制、可推广、可度量的AI研发体系。如果感兴趣，请支付9.9元加入我的AI编程围观群，了解更多AI编程技巧。关注我！我们下篇见。

这是闲丰公众号的第 38 篇原创文章