软件开发格局已经经历了剧变。AI 编程已成为现代开发者的新标准。
开发者不再手动编写每一行代码，而是与 AI 智能体（Agents）协作，更快速、更高效地构建应用程序。
但关键在于：AI 编程不是简单地输入指令然后等待最佳实践。它需要特定的技能、实践和理解，才能真正做到出色。
理解你作为 AI 开发者的新角色
与 AI 共事从根本上改变了我们作为开发者的职责。你不再只是写代码，而是成为了一名身兼数职的专业人士。
1️⃣ 首先，你是项目经理。 你告诉 AI 做什么以及何时做。清晰的指令带来更好的结果。
2️⃣ 其次，你是产品负责人（Product Owner）。 你定义最终产品的形态。详细的需求能防止混淆和返工。
3️⃣ 第三，你是高级开发人员。 当 AI 卡住或困惑时，你介入并将它引导回正轨。
最后，你是代码审查员。 对于 AI 生成的代码是否符合你的标准，你拥有最终决定权。
强势开局：会话设置的最佳实践
(图片来源：Luca Bravo, Unsplash)
首先加载你的指令
每一个新的 AI 会话都始于一张白纸。AI 对你的偏好、编码风格或项目要求一无所知。
保持先加载你的开发指令（CLAUDE.md, Cursors rules等）。 创建一个包含你的编码规范、首选库和工作流偏好的“记忆图谱”或上下文文件。这能节省无数小时的重复解释时间。
创建详细的需求文档
没有清晰的产品需求文档 (PRD) 绝不动手写代码。这份文档应包括：
项目概览和目标
技术实现要求
实施策略
验收/成功标准
你的 PRD 越详细，结果就越好。详细的需求能减少开发过程中的修正次数。
规划任务
将你的 PRD 拆解为具体的、可执行的任务。每一项任务都应足够详细，以便 AI 能够独立工作。无论上下文限制或会话是否中断，这种方法都行之有效。
开发阶段指南
(图片来源：Antonio Janeski, Unsplash)
永远不要盲目信任 AI
AI 显著加速了开发进程。然而，它并不完美，需要持续的监管。
始终在发生变更时进行审查，或在完成后批量审查。 不要让你的 AI 智能体在没有监督的情况下随意发挥。 如果你不理解某项变更，请让 AI 解释其推理过程。这有助于你的学习并确保代码质量。
策略性地接受变更
不要等到一切完美才接受变更。频繁地接受小批量的可用代码。
这种做法使得追踪每次迭代中的变更变得更容易。进行最小化变更，运行测试，审查代码，然后接受。
懂得何时重头再来
AI 有时会感到困惑或陷入死循环。当进度停滞时，不要犹豫，回滚所有更改并重新开始。
与传统开发不同，在 AI 辅助下重新开始并不意味着损失几天的工作量。吸取了教训后，你可能会更快地达成目标。
记忆与上下文管理
(图片来源：UX Indonesia, Unsplash)
频繁开启新会话
AI 的上下文会随着时间推移而衰减。过长的会话会导致上下文被压缩，从而难以处理。
在完成每个功能后开启新会话。 如果这太频繁，至少在开发每个新特性时重新开始。
记住常用指令
教你的 AI 记住常用的命令和工作流。例如，当你说“我们完成了”时，AI 应该知道要自动运行测试、创建分支并提交拉取请求（Pull Requests）。
当 AI 犯错时更新记忆
不要只是纠正 AI 的错误——要教它在未来避免这些错误。每当 AI 做错事时，更新你的记忆指令。
时刻查阅文档
AI 模型通常使用的是关于工具和库的过时信息。指示你的 AI 在进行更改或实现功能之前查阅当前的文档。
架构与测试的注意事项
AI 编程最佳实践
保持代码库精简
较小的代码库与 AI 配合得更好。它们更容易被消化，消耗的 Token 更少，产生的错误也更少。
如果是开始一个新项目，将其组织为独立仓库中的微服务。这种方法能最大化 AI 的效能。
保持全面测试
指示你的 AI 编写测试，并在每次功能完成后运行它们。如果完整的测试套件耗时过长，则运行与最近更改相关的子集。
在 AI 工作流中，功能测试比单元测试效果更好。它们更容易理解，且能验证功能是否符合需求。
保持工具无关性
AI 领域变化迅速。模型和智能体不断进步。尽可能使用通用的解决方案，以避免供应商锁定。
记忆管理、任务编排和其他核心功能应当能在不同的 AI 平台间通用。
最终质量保证 (QA)
寻求三方意见
始终让同事或不同的 AI 智能体进行代码审查。新的视角能发现你可能遗漏的问题。
使用 AI 驱动的工具设置自动化的 Pull Request 审查。这层额外的安全网耗时极少，但价值巨大。
专门使用“思考型”模型
切勿依赖自动模式或基础模型进行开发工作。像 GPT-4、Claude Sonnet 或 Gemini 这样的“思考型”模型能提供显著更好的结果。
使用劣质模型带来的挫败感和返工，远超其节省的任何成本。
结语
AI 编程代表了软件开发的范式转变。成功需要适应你的新角色，有效地管理 AI，并维持质量标准。
关键在于找到速度与掌控之间的平衡。AI 加速了开发，但人类的监督确保了质量和方向。
掌握这些实践，你会发现 AI 编程不仅更快——它是一种从根本上构建软件的更好方式。
翻译整理自：AI Coding Best Practices: Complete Guide for Developers in 2025
