一篇文，让你的Cursor、CodeBuddy们变更强！

在过去几年里，我更换AI编程工具的频率，几乎赶上了前端框架的迭代速度。

一开始，我像许多人一样，让GPT帮我写一个孤立的函数，感觉很神奇。后来，GitHub Copilot成了我的标配，它总能猜到我接下来要写的几行代码，尤其是在写那些重复的样板文件时。再之后，Cursor出现了，它将对话和编码更紧密地集成在编辑器里，我开始尝试让它帮我完成更复杂的任务。

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我一度认为，找到那个最强的工具，就能一劳永逸。

但改变发生的契机很偶然。只是因为Cursor的定价策略调整，我切换到了Claude Code。体验并没有发生翻天覆地的变化，Cursor 似乎也并不是最强的工具，Claude Code 足以媲美，而腾讯自家孩子 CodeBuddy 更是在免费内测开放许久以后，给出了足够良心的定价。

我发现，尽管工具换了，我遇到的核心挑战没变，而我之前摸索出的有效工作模式，依然有效。

这让我意识到一个更根本性的问题，我们中的许多人，包括过去的我，都可能用错了力气。我们痴迷于比较不同AI的编码能力，就像在争论锤子A和锤子B哪个敲钉子更快，却忽略了关键不在于单次挥锤的力量，而在于你是否有一张清晰的蓝图和一套高效的施工流程。

这篇文章的目的，就是分享我提炼出的这套施工流程——一套通用的、结构化的AI编程协作方法论。它无关乎你用的是Claude Code、Cursor、CodeBuddy，还是未来任何可能出现的新工具。它的核心是改变你与AI的协作模式：从一个偶尔寻求帮助的「使用者」，转变为一个能系统性地引导AI、共同交付高质量工作的「架构师」。

让我们从一个几乎所有开发者都会遇到的场景开始：接手一个陌生的代码库。

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第一幕：AI，迷宫中的导航员

任何一个有经验的开发者都熟悉那种感觉：你被空降到一个陌生的代码库，像被扔进了一座没有地图的迷宫。文档要么不存在，要么早已过时。你只能靠着零星的注释和直觉，在成千上万行代码中摸索，试图在脑中重建一个 Prototype。这个过程不仅痛苦，而且极其低效，它消耗的是我们最宝贵的资源：认知带宽。

过去，这是无法避免的“功课”。但现在，我认为这是一种时间的浪费。

在与AI协作的初期，我发现它的第一个、也是最被低估的能力，不是写代码，而是读代码。与其把它看成一个初级程序员，不如把它看成一个顶级的代码分析师，一个能帮你快速绘制出迷宫地图的导航员。

让我用一个例子来说明。最近，我需要理解一个名为 eino 的Go语言AI框架中的ReAct机制。这是一个架构复杂的项目，如果按照传统方式，我预估需要一到两天的时间，才能理清它的核心脉络。

这一次，我没有直接一头扎进代码里。我做的第一件事，是写一份清晰的任务简报。我发现，一个结构化的指令远比一句模糊的"帮我看看这个项目"要有效得多。

1. 角色 (Role): 你是谁？我告诉它：“你是一位精通Go和AI Agent的资深软件架构师。” 这为我们的对话设定了专业的基调和视角。
2. 任务 (Task): 你要做什么？我明确指出：“你的任务是分析ReAct Agent的核心实现逻辑，并生成一份技术梳理文档。” 这定义了成功的标准。
3. 背景 (Context): 你为什么要做这件事？我补充道：“这份文档将作为内部知识库的核心内容，帮助团队快速上手。” 这让AI理解了最终的价值。
4. 约束 (Constraints): 你要如何交付？我给出了具体的格式要求：“文档必须包含流程梳理、接口文档和Mermaid流程图三个部分。” 这确保了输出结果是我想要的，而不是一堆无用的闲聊。

📚 借鉴总结：四要素框架是基于Google Prompt工程最佳实践等资料，结合个人理解总结提炼而成：

我把包含这四个要素的Prompt和项目代码一起交给了AI。结果是惊人的。

不到一个小时，我得到了一份完整的分析报告。它不仅精准地定位了核心入口函数（NewAgent()）、剖析了核心循环的每一步（推理、工具调用、观察、再推理），还为我生成了一张清晰的Mermaid流程图，将整个复杂的调用链路可视化。

一天的工作，一小时完成。这已经不是量级的提升，而是工作范式的改变。

这背后是什么原理？我认为关键在于两点。第一，AI拥有近乎无限的脑容量，它可以同时扫描和关联成百上千个文件，在我们的大脑还在费力地跟踪两三个函数跳转时，它已经构建起了完整的调用图。第二，它强大的模式识别能力，使其能迅速识别出代码中隐藏的设计模式和架构意图。

这种导航能力，一旦掌握，可以延伸到许多场景：用它审查代码中潜在的风险，用它快速熟悉一个开源项目并参与贡献，或者用它来评估一个新技术框架的可行性。

至此，我们解决了“读”的问题。AI为我们绘制了地图，指明了方向。但真正的旅程才刚刚开始。接下来，我们需要在这张地图上建造新的东西——也就是“写”代码。

而这，恰恰是最多人掉进陷阱的地方。它引出了我们的第二个话题：如何避免随性而至的“感觉式编程”，并与AI建立一个结构化的协作流程。

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第二幕：告别感觉，拥抱结构

在这里，我们容易走上一条歧路。

这条歧路，大家称之为感觉式编程（Vibe Coding）。它的诱惑极大，你只需要向AI许愿，然后复制代码，粘贴，运行。如果出错了，就再许一个愿：修复这个bug。

这个过程，好处是项目进展都看在眼里，可视化的同时，效率似乎还起飞了。但实际上很有可能 AI 给你写了一个不知道靠什么 Bug 运行成功的神奇系统。而在这个过程中，你只动了嘴，没动脑子，能力并无半分长进。

我就掉进过这个坑里。一次又一次的失败让我明白，问题不在于AI的能力，在于我的协作方式。我不是在引导它，是在放任它。

于是，我开始寻找一种更有序、更可靠的方法。

这套流程的本质，是将软件开发的经典工程原则，应用到与AI的协作中。你不再是一个简单的“使用者”，而是一个项目的“总建筑师”。

2.1 第一阶段：勘探 (Explore)

在动工之前，建筑师必须勘探地形。同样，在写任何代码之前，我和AI必须就问题和现有环境达成共识。我不会直接下令，而是会提出要求，比如：“阅读这些文件，理解当前用户认证的逻辑，但先不要写任何代码。”

这个阶段的目标，是在我和AI之间建立一个共享的、准确的上下文。这是后续所有工作的基础。

2.2 第二阶段：规划 (Plan)

这是整个流程中最关键的一步，也是最能体现开发者价值的一步。当地形勘探清楚后，我们需要一张蓝图。

我会要求AI提出一个详细的实现计划，并鼓励它思考不同方案的优劣。有时，我甚至会把同一个问题抛给不同的AI模型，像是在听取多个技术顾问的建议。最终，我会选择并敲定一个最优方案，让AI把它整理成一份清晰的、步骤化的任务列表。

一个有效的技巧是，让这份计划以技术文档或GitHub Issue的格式输出。它就像一个检查点，如果后续的“建造”阶段偏离了轨道，我们随时可以回到这份蓝图，重新校准方向。

2.3 第三阶段：建造 (Code)

有了蓝图，建造工作就变得有条不紊。这里的核心原则是：小批量、可验证。

🌟 个人改进：在基础的"小批量、可验证"原则上，我进一步增加了"自动化"和"并行化"两个维度——拆分任务后，可以启动多个AI实例并发处理独立模块，大幅提升效率；部分重复度高的任务，比如Codereview则可以集成到CI中自动化review，开发者则只需要介入AI提炼出的风险点代码。

我绝不会让AI一次性生成整个功能。我会按照规划好的任务列表，让它一个函数、一个模块地生成。每生成一小部分，我都会立即审查和验证。这就像一层一层地盖楼，确保每一层的地基都稳固可靠。

在这个过程中，AI负责处理那些繁琐的“胶水代码”，而我则能将全部精力聚焦在核心逻辑的审查上。我们的对话通常是这样的：“好了，先实现计划中的getUserInfo函数。”，AI生成后，我检查并提出修改：“这里需要增加一个用户不存在的异常处理。”……这种小步快跑的反馈循环，极大地降低了出错的风险。

2.4 第四阶段：验收 (Commit)

当所有模块都按计划建造完毕后，就进入了最后的验收阶段。

我会让AI辅助我完成收尾工作：生成规范的提交信息，更新相关的文档。更重要的是，我会让它扮演一位苛刻的“代码审查员”，对即将提交的修改进行一次预审，检查是否存在潜在的逻辑漏洞或风格问题。这相当于在正式交付前，进行了一次高质量的内部质检。

📚 实践领悟：四阶段工作流是我在编码实践中潜意识使用，在阅读Claude Code最佳实践后系统化总结的方法：勘探 → 规划 → 建造 → 验收。

这套方法论的威力有多大？让我们来看一个真实的重构案例。

我有一个很久以前写的epub翻译工具，代码陈旧，逻辑混乱。我决定用它来检验不同工作方式的优劣。

• 传统方式：我花了整整一天时间来回忆和理解旧代码，第二天开始动手修改，结果引入了新的bug，第三天在修bug中度过。项目最终磕磕绊绊地完成了，耗时三天。
• 感觉式编程：我直接把整个项目扔给AI，命令它“重构这个项目”。结果可想而知，AI在错误的道路上狂奔，生成了一堆无法运行的代码。在多次失败、耗尽了计算额度后，我只能放弃。耗时半天，结果是失败。
• 结构化方式：
  • 勘探 (30分钟)：AI迅速帮我理清了项目的整体结构和核心逻辑。
  • 规划 (30分钟)：我们共同制定了一份详细的重构蓝图。
  • 建造 (60分钟)：我们按照蓝图，逐一替换和重写了核心模块。
  • 验收 (10分钟)：AI辅助完成了代码审查和文档更新。
  • 总耗时：两小时。结果稳定可靠。

从三天到两小时，差异是惊人的。这套方法不仅适用于重构，也同样适用于开发新功能、编写数据分析脚本，甚至优化数据库查询。

然而，我知道你可能会有一个疑问：这个过程听起来充满了来回的沟通和确认，虽然看起来很稳妥，但它的效率真的比我自己直接写代码更高吗？

这是一个非常好的问题，值得我们深入探讨。

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第三幕：重新思考“效率”

我们建立的这套“勘探-规划-建造-验收”的流程，听起来很严谨，但它也引出了一个非常实际的疑问：来回地与AI讨论、确认，真的比我们自己撸起袖子直接写代码更快吗？

这个问题很关键，因为它迫使我们去审视一个更根本的问题：我们到底应该如何衡量“效率”？

如果我们把效率定义为“每分钟敲出的代码行数”，那么这套方法可能毫无优势。但任何一个资深的工程师都知道，这是一种虚荣且危险的指标。真正的效率，是交付一个健壮、可维护的解决方案的总时长。这个时长，不仅包括了写代码的时间，更包括了调试、返工、以及未来维护的隐性成本。

一旦我们从这个更宏观的视角出发，就会发现，那些看似拖慢节奏的规划与沟通，实际上是对项目后期时间和精力的巨大节省。

🌟 ：基于大量项目实践，我发现了时间分配的根本性转变。在使用结构化AI协作后，一个任务的总耗时或许没有像传说中那样缩减80%，有时可能只是从13小时减少到11小时。但时间花费的构成，发生了根本性的变化。

试想一下传统的开发流程：2小时的快速编码，紧接着是长达8小时的、痛苦的调试和排错，最后可能还有3小时的返工。大部分时间，我们都陷在一种低质量、高挫败感的“找茬”游戏中。

而现在，我的时间分配变成了这样：大约有3小时花在前期与AI的沟通和方案设计上，4小时用于分模块的生成与验证，2小时用来代码审查和完善文档。虽然编码的总时长可能增加了，但那漫长的8小时“痛苦调试”几乎消失了。

我们实际上是用高质量、高确定性的设计时间，替换掉了低质量、充满不确定性的纠错时间。

我们把原本会被浪费在修复bug上的精力，投入到了更有价值的活动上：比如为代码补充更清晰的注释，编写更完备的单元测试。这不仅提升了单次交付的质量，更是在为项目的长期健康投资。

这背后，还有一个关于认知负荷的重要洞察。

试想一下，一个新手同事一次性给你提交了一个包含上千行改动的巨大请求。你的第一反应是什么？大概率是头痛。你几乎不可能仔细审查每一行代码的逻辑，只能走马观花地看一遍，这其中必然会遗漏隐患。

让AI一次性生成几百行代码，也是在制造同样的灾难。

而结构化协作的核心——小批量生成，完美地解决了这个问题。当AI每次只为你生成一个独立的、不超过50行的函数时，两个奇妙的好处出现了：

1. 即时验证：你的大脑可以轻松地完整“运行”一遍这段代码，或者迅速为它写一个测试。系统的每一块积木，在它被砌上去的那一刻，就是坚固的。
2. 精力聚焦：AI处理了所有繁琐的、重复的胶水代码，比如数据格式转换、API调用封装等。这让你能把100%的认知资源，聚焦在最核心、最复杂的业务逻辑上。

这才是与AI协作的精髓。你不是在和它比谁打字快，而是在利用它来外包你的认知负担，让自己能更专注、更深刻地思考。

当然，这并不意味着所有任务都必须严格遵循这个流程。一个成熟的方法论，必然是灵活的，能够根据不同的场景进行调整。一个紧急的线上bug修复，和一个需要深思熟虑的新功能设计，它们的协作模式必然不同。

这就引出了我们最后一个话题：如何建立一个决策框架，来智能地选择与AI的协作模式。

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第四幕：协作的艺术：一个决策框架

到目前为止，我们已经建立了一套可靠的结构化协作流程。但这套流程更像是一套精良的工具，而一个真正的工匠，需要知道何时使用锤子，何时使用凿子。

试图用同一种协作模式应对所有编程任务，是新手最常犯的错误，也是挫败感的来源。修复一个万分紧急的线上bug，与设计一个关乎未来的核心系统，这两者的协作方式必然截然不同。

4.1 第一象限：重要 × 紧急 → 你是“外科医生”

• 场景：线上生产故障、严重的安全漏洞。
• 模式：在这里，风险控制是第一要务。你必须像一个主刀医生，保持绝对的控制。AI不是你的搭档，而是你手中的一把高精度手术刀。你的指令必须极其精准、范围极小。比如：“定位到这个函数，只允许修改这三行，增加一个空值判断，并生成一个能复现此问题的单元测试。” 我们的目标不是优雅，而是用最小的“创口”，最快地解决问题。

4.2 第二象限：重要 × 不紧急 → 你是“总建筑师”

• 场景：设计新功能、核心架构重构、性能优化。
• 模式：这是最能体现结构化协作价值的地方。时间允许我们深思熟虑，追求高质量的交付。你扮演的是项目的总建筑师，而AI是你的设计合伙人。你们会花大量时间在“规划”阶段，共同探讨设计方案、明确接口、制定验收标准。你们建造的不是一个孤立的函数，而是一个完整的系统。在这里，AI的大局观和模式识别能力能发挥到极致。

4.3 第三象限：不重要 × 紧急 → 你是“项目甲方”

• 场景：一个一次性的数据导出脚本、一个临时的内部工具。
• 模式：任务的唯一目标是“快”。代码质量、可维护性都不重要，因为它可能只运行一次。此时，你的角色就像一个甲方，向AI这个“外包团队”提出明确的需求。你告诉它输入是什么，想要的输出是什么，然后放手让它去实现。你只关心最终结果，不关心过程。

4.4 第四象限：不重要 × 不紧急 → 你是“探索家”

• 场景：学习一门新技术、验证一个新想法、进行概念验证（PoC）。
• 模式：这里的目标不是交付一个产品，而是获得一个“结论”。为了避免无休止的探索，关键在于设定时间盒。你告诉AI：“我们有一个小时的时间，用这个新技术框架，帮我实现一个最简单的‘Hello World’版本。” 时间一到，探索立刻停止。你评估结果，然后做出决定：这个方向值得继续投入吗？在这里，AI是你的向导，而时间是你唯一的预算。

🌟 ：基于经典的四象限思维模型，结合AI协作场景，我创新性地提出了以下决策框架。经过不断的实践，我发现，决定我们应该如何与AI协作的，是两个最古老的项目管理维度：重要性和紧急性。它们构成了一个简单的四象限模型，可以帮助我们在几分钟内，为任何任务选择最合适的协作模式。

那么，在实际工作中，如何快速判断一个任务属于哪个象限，并决定协作的"放权"程度呢？

🌟 基于后台工程师的经验，我提炼了一套快速的"风险评估"方法。我不会用一个复杂的评分表，而是会在脑中问自己几个关键问题：

• 安全网有多强？（测试覆盖率高吗？）
• 影响范围有多大？（改动会波及多少模块？）
• 后悔药好不好吃？（可以轻松回滚吗？）
• 目标清晰吗？（需求有没有歧义？）

肯定回答越多，我越倾向于“建筑师”或“甲方”模式，给予AI更大的自主权。否定回答越多，我越会切换到“外科医生”模式，进行微操。

这个框架在实践中效果显著：

• 修复生产故障时，我像外科医生，10分钟内精准地修改了一个函数。
• 设计新用户系统时，我像建筑师，与AI深度共创，用一周时间交付了极其稳定的系统。
• 迁移历史数据时，我像甲方，让AI生成了200行的脚本，30分钟搞定。
• 调研新技术时，我像探索家，用一个上午得出结论，避免了团队后续数周的潜在浪费。

这个决策框架的价值在于，它将你从单一、僵化的工作流中解放出来，让你拥有了根据不同战场、选择不同战术的灵活性。

至此，我们已经完整地探讨了AI编程协作的“道”与“术”。我相信你心中可能还有最后一个问题：这一切会走向何方？作为工程师，我们今天的努力，在AI飞速演进的未来，还有价值吗？

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结语：最后的想法

写下这篇文章时，我诚实地评估，自己依然是那个最终的“责任人”。尽管在我的大部分工作中，AI已经是不可或缺的副驾驶，但我仍然需要坐在主驾驶位上，进行指导、审查和决策。

我认为，本文分享的AI协作方法论的核心瓶颈在于：AI尚不具备一个可靠的“验证闭环”。

它能写代码，可以运行代码，但一个端到端的验证可能AI自己并不能理解或者无从下手。虽然AI可以解析执行结果，读懂图片，但还需要每次我手工将结果贴给它。这意味着，整个工作流中成本最高、也最关键的“验证”环节，仍然强依赖于人。

但我几乎可以确定，这个瓶颈很快就会被突破。个人推测，方向很可能就是测试驱动开发（TDD）与AI的结合。试想一下，未来的工作流是这样的：我们用自然语言定义一个需求和它的验收标准（测试用例），AI则进入一个“编写-测试-修正”的循环，直到所有测试用例通过。

当这个闭环完成时，AI将能真正自主地完成更复杂的任务。到那时，我们的角色也将彻底地从一个代码的“创作者”，转变为一个对AI工作进行规划、指导和验收的“管理者”。

面对这样的未来，焦虑是无用的。关键是想清楚，什么才是我们作为工程师，真正不可替代的价值。经过这几年的探索，我想分享我最终沉淀下来的几个看法。

首先，方法论永远比工具重要。今天我们讨论的是Claude Code，明天可能会有更强大的工具出现。但无论工具如何迭代，我们今天讨论的结构化协作流程、风险决策框架，其背后的工程思想是通用的。掌握了如何拆解问题、如何定义目标、如何验证结果，你就能自如地驾驭任何工具。

其次，系统思维正在取代局部优化。AI的出现，正在将“写代码”这件事本身商品化。我们的价值，不再体现在能多快地写出一个函数，而是体现在能否设计出一个健壮、可扩展的系统。真正的效率，来自于交付高质量解决方案的全周期速度，而非敲击键盘的速度。

最后，也是最重要的一点，这无关竞争，而关乎合作。AI不是一个需要我们去战胜的对手，它是我们思考能力的“放大器”。它能将我们从繁琐的实现细节中解放出来，让我们得以将全部的智力资源，投入到更上游、更有创造性的工作中去——定义问题、权衡取舍、做出决策。

回到最初的起点。从三年前，我让GPT写下第一个函数，到今天，我的大部分工作都深深地烙上了与AI协作的印记。我最大的感悟是：在这个时代，一个工程师最核心的竞争力，正在从“解决问题”的能力，迁移到“定义问题”和“设计解决方案”的能力。

掌握一门特定的语言或框架，其价值的半衰期正在急剧缩短。但那些更本质的能力——如何清晰地描述一个复杂的需求，如何系统性地设计一个稳固的架构，以及如何为最终结果定义一个可验证的衡量标准——无论技术如何变迁，都将是你最宝贵的资产。

这才是AI时代，工程师进化的真正方向。

附录

关于本文内容来源的说明

本文融合了个人原创思考、业界最佳实践的学习总结，以及实践中的领悟。为便于读者区分，我使用以下标记：

• 🌟 标记为个人原创内容
• 📚 标记为基于他人理论的总结提炼
• 💡 标记为实践中的领悟和验证

参考资料：

• [Claude Code 官方最佳实践](https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices)
• [Google Prompt Engineering Guide](https://developers.google.com/machine-learning/resources/prompt-eng)
• [鸭哥博客](https://yage.ai/)

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原创作者｜厉辉

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