AI写代码太快失控？这套方法让你重新掌握主动权

你是否也遇到过这样的场景？

兴致勃勃地向AI描述需求："帮我做个用户管理系统"，几秒钟后，AI"唰唰唰"生成了几百行代码。看起来挺专业，但细看之下却发现：这不是我想要的登录流程啊！为什么要用这个框架？权限管理怎么这么复杂？

更糟的是，当你想让AI调整时，它又生成一大堆新代码，但这次改动又引入了新问题。几轮下来，代码越改越乱，你已经不确定哪些代码是对的，哪些需要保留，整个项目变成了一锅粥。

过了一天，你想继续开发，打开之前的对话，却发现聊天记录已经长达几十屏，要找到之前讨论的某个设计决策简直像大海捞针。或者更惨的是，你换了一个AI助手（比如从Claude切换到ChatGPT），新助手完全不知道你之前做了什么，你只能费力地重新解释一遍整个项目背景......

1. AI辅助软件开发的真实痛点

这就是AI辅助软件开发的核心痛点：AI生成代码太快但难以掌控，上下文碎片化导致信息流失。

具体来说，主要有这些问题：

1.1. AI容易"想当然"

没有充分沟通，AI就按照它的理解开始写代码，做出的假设往往和你的实际需求有偏差。等你发现时，代码已经写了一大堆。

1.2. AI喜欢"跳步骤"

直接跳过需求分析、方案设计，一上来就写代码。虽然代码能跑，但可能根本没解决正确的问题，或者过度设计引入不必要的复杂性。

1.3. 上下文严重碎片化

这是特别让人头疼的问题：

• 对话太长找不到信息：一个项目开发下来，和AI的对话记录可能有几十甚至上百轮，重要的设计决策、技术选型讨论淹没在海量对话中，想回顾时根本找不到。
• 切换AI工具信息丢失：想用Claude分析代码，用ChatGPT生成文档，用GitHub Copilot写测试？每次切换都要重新解释项目背景，浪费大量时间，而且新AI助手往往理解不到位。
• 多次会话上下文断裂：今天写了一半，明天继续时，之前的上下文已经过期或丢失。你不得不翻看聊天记录，或者干脆从头来过。
• 团队协作困难：你和AI讨论出的方案，怎么分享给团队其他成员？复制粘贴聊天记录？太混乱了，而且关键信息容易遗漏。
• 缺少版本追溯：为什么当初选择这个技术方案？什么时候做的这个决策？没有系统化的记录，几周后连你自己都想不起来。

1.4. 缺乏人工介入和纠偏机制

AI一旦开始生成代码，就会按照它的理解一路跑下去。等你发现方向不对时，已经浪费了大量时间，而且要推倒重来。刚刚燃烧的第一个小火苗很好扑灭，但如果你视而不见，火势一大就难以收拾了。

说白了，AI太快了，但缺少人类的持续引导和纠偏；上下文散落各处，难以管理和传承。这就像给了一个新手司机一辆跑车，没有导航和指导，而且每次停车再启动都要重新规划路线，很容易迷失方向。

2. 解决方案：ICMwRIPER-5迭代式上下文管理

好消息是，有一个开源工具可以帮你解决这些问题——ICMwRIPER-5（Iterative Context Management with RIPER-5）。

这个名字看起来有点学术，但理念很简单：通过迭代式上下文管理把碎片化的信息系统化，让人坐在驾驶位上，让AI在每个阶段都听你的指挥，持续纠偏。

2.1 核心思路

ICMwRIPER-5把软件开发的每个用户故事（可以独立上线发布的原子化需求）的代码实现过程分成了7个清晰的阶段，每个阶段都有明确的职责，人和AI协作完成：

2.1.1. 迭代式上下文管理（人主导） - 解决碎片化的关键！

在每轮迭代开始前，你先整理好两个核心文件：

• icm-story-yyyy-mm-dd--hh-mm.md：本次迭代的需求描述
• icm-bubble-yyyy-mm-dd--hh-mm.md：给AI的提示词，其中会引用最新的上下文文件

关键点：所有文件都带时间戳，形成完整的版本链条。每轮迭代结束后，生成一个icm-context-yyyy-mm-dd--hh-mm.md文件，记录当前项目状态、设计决策、实现细节。

这就像给导航设定好目的地和路线，而且每次停车都保存当前位置和行驶记录。

2.1.2. RESEARCH阶段（AI+人）

AI只做信息收集和文件阅读，不写代码，不做决策。它会向你澄清需求，问清楚不明白的地方。这个阶段AI必须声明[MODE: RESEARCH]。

2.1.3. INNOVATE阶段（AI+人）

AI提出多种解决方案，讨论各方案的优劣，和你一起头脑风暴，但依然不写代码。AI必须声明[MODE: INNOVATE]。

2.1.4. PLAN阶段（AI+人）

AI制定详细的技术规格文档，保存到todo-yyyy-mm-dd--hh-mm.md文件中。计划要详细到可以"机械式执行"的程度。AI必须声明[MODE: PLAN]。

2.1.5. EXECUTE阶段（AI+人）

AI严格按照计划执行，不做任何创造性决策。只实现计划中指定的内容，确保可预测的结果。AI必须声明[MODE: EXECUTE]。

2.1.6. REVIEW阶段（AI+人）

验证实现是否符合计划，检查完整性、正确性和一致性。AI必须声明[MODE: REVIEW]。

2.1.7. 生成新上下文文件（人主导） - 上下文管理的闭环！

让AI生成一个新的icm-context-yyyy-mm-dd--hh-mm.md文件，这个文件是魔法所在：

它包含什么？

• 项目的执行摘要
• 已实现的业务需求
• 技术架构和设计决策
• 实现细节和代码说明
• 使用示例
• 当前状态和后续计划

它有什么用？

• 切换AI工具：把context文件发给新的AI助手，它立刻就能接手项目
• 清空对话重来：当聊天记录太长时，用context文件重建上下文
• 团队协作：分享给同事，让大家快速了解项目全貌
• 版本追溯：时间戳文件记录了每个里程碑，想知道什么时候做的决策，一查便知
• 下次迭代的起点：作为下一轮开发的完整背景资料

2.2 为什么这样能解决碎片化问题？

系统化的文件组织：

• Story文件记录"要做什么"
• Bubble文件记录"怎么和AI交流"
• Context文件记录"当前状态是什么"
• Todo文件记录"详细计划"
• 所有文件都有时间戳，形成清晰的时间线

可移植的上下文： Context文件就像项目的"存档点"，你可以：

• 在不同AI工具间传递
• 在不同时间点恢复
• 和不同人分享
• 用于文档和培训

持续的对齐机制：

• 阶段分离：研究、创新、计划、执行明确分开，AI不会跳步骤
• 模式声明：AI必须明确声明当前处于哪个阶段，防止越界行为
• 人工检查点：每个阶段结束都需要你确认才能进入下一阶段，持续纠偏
• 迭代改进：每轮迭代都更新context，知识不断积累而非丢失

简单说就是：AI不再是失控的赛车手，上下文不再是散落的碎片，而是系统化、可传承的知识体系。

想找一个应用ICMwRIPER-5方法的实例看看？没问题～ICMwRIPER-5这个开源项目本身就是用ICMwRIPER-5方法实现的～代码库链接见文末～

3. 工具使用指南：以icm4u为例

ICMwRIPER-5提供了跨平台的命令行工具，支持Ubuntu (WSL2)、macOS和Windows PowerShell。下面以Ubuntu的icm4u命令为例（其他两个平台等命令分别为icm4m和icm4p.ps1），带你快速上手。

3.1 安装配置

首先克隆代码仓库并安装：

git clone <https://github.com/wubin28/ICMwRIPER-5.git>
cd ICMwRIPER-5
sudo cp icm4u /usr/local/bin/
sudo chmod +x /usr/local/bin/icm4u

验证安装：

which icm4u  # 应该显示：/usr/local/bin/icm4u

3.2 创建项目：create-nextjs-web-app

假设你要开发一个Next.js应用，第一步是创建项目：

icm4u create-nextjs-web-app my-awesome-app

这个命令会创建一个my-awesome-app目录，里面包含：

• icm-bubble-template-for-nextjs-web-app.md
  • Next.js专用的提示词模板
• icm-story-template-for-nextjs-web-app.md
  • Next.js专用的需求模板
• icmwriper-5.md
  • RIPER-5协议规则
• icmwriper-5-README.md
  • 使用文档
• .gitignore
  • Git配置文件

这些模板文件会作为你后续工作的基础。

3.3 创建迭代：snb命令

进入项目目录后，开始第一个迭代。使用snb（story-and-bubble）命令一次性创建配对的story和bubble文件：

cd my-awesome-app
icm4u snb icm-story-template-for-nextjs-web-app.md

这个命令会创建两个带相同时间戳的文件：

• icm-story-2025-10-22--14-30.md
  • 本次迭代的需求描述
• icm-bubble-2025-10-22--14-30.md
  • 给AI的提示词

为什么要配对？ 因为story描述"要做什么"，bubble告诉AI"怎么做"，它们必须对应同一个迭代，时间戳一致可以避免混乱。

现在你可以：

1. 编辑story文件，写清楚这个迭代要实现的功能
2. 编辑bubble文件，写好要发给AI的提示词（重点：在这里引用最新的context文件，确保AI有完整的项目背景）
3. 把bubble文件中的提示词复制给你的AI助手（如Claude、ChatGPT），开始RIPER-5流程

3.4 快速记录你与AI的每次对话：b命令

在开发过程中，你可能需要记录你和AI之间的对话，以便在本次迭代结尾时让AI根据这个迭代之前的对话更新上下文。用b命令创建空白日志文件：

icm4u b

生成文件：bubble-2025-10-22--14-40.md

这是一个0字节的空文件，你可以用来记录你与AI的本次对话（一般是你与AI之间的一次提问与回答）

3.5 独立提示：bo命令

有时候你想快速问AI一个问题，不需要完整的story-bubble配对。这时用bo（bubble-only）命令：

icm4u bo

生成文件：icm-bubble-only-2025-10-22--14-35.md

这个文件已经预填充了模板内容，你可以直接修改后复制给AI使用。特别适合：

• 快速咨询技术问题
• 简单的需求（如让AI仿照目前已经在Ubuntu平台实现的一个新功能在另外两个平台实现）
• 临时的代码审查请求
• 不需要story支撑的独立任务

上下文管理小贴士：

• 所有文件名都带时间戳，方便按时间顺序追溯整个开发过程，也方便AI更新上下文
• 在每轮迭代结束时，记得让AI更新context文件
• 当需要切换AI工具或清空对话时，直接把最新的context文件发给新AI
• 定期整理这些文件，并进行版本化管理，它们就是你项目的"记忆库"

4. 为什么你应该试试ICMwRIPER-5

总结一下，ICMwRIPER-5能给你带来什么好处：

4.1. 重新掌控AI

通过明确的阶段划分和模式声明，AI不再"自作主张"，每一步都在你的掌控之下。

4.2. 告别碎片化上下文

• 系统化管理：Story、Bubble、Context、Todo等文件各司其职，信息有序组织
• 随时可恢复：Context文件让你能在任何时候、任何AI工具上恢复项目状态
• 无缝切换AI：想用Claude？还是ChatGPT？Context文件一发，新AI立刻就懂
• 团队共享无障碍：分享Context文件，同事马上了解项目全貌，无需反复解释
• 完整的历史追溯：时间戳文件记录每个决策点，想知道"为什么这么做"随时可查

4.3. 避免返工

充分的研究和规划阶段，让问题在编码前就被发现，大大减少"写完才发现方向错了"的情况。

4.4. 持续对齐

人工检查点机制确保每个阶段结束都要你点头才继续，AI和你的理解始终保持一致。

4.5. 更高的代码质量

分离关注点、系统性思考、执行前充分规划，这些软件工程最佳实践被内置到工作流中，代码质量自然提升。

4.6. 跨平台支持

无论你用Ubuntu、macOS还是Windows，都有对应的命令行工具，体验一致。

4.7. 开源免费

MIT协议，完全开源，允许商用，你可以自由使用、修改、分享。

5. 欢迎试用和反馈

AI辅助编程是个新领域，大家都在摸索。ICMwRIPER-5提供了一套经过验证的方法论，特别针对"难以掌控AI生成的大量代码"和"碎片化的上下文管理"这两大痛点，但肯定还有改进空间。

诚邀你来试用！

无论你是：

• 被AI生成的代码"坑"过的开发者
• 苦于在多个AI工具间切换的技术人员
• 希望团队协作更顺畅的项目负责人
• 想提升AI协作效率的团队
• 对AI辅助开发感兴趣的学习者

都欢迎试试ICMwRIPER-5。如果你喜欢这个开源工具，就请为小吾在下面的代码库上点颗星🌟～

项目地址1: github搜用户wubin28，然后再搜代码库ICMwRIPER-5即可

项目地址2: gitee搜用户wubin28，然后再搜代码库ICMwRIPER-5即可

使用过程中有任何问题、建议、或者想分享你的使用经验，请务必给小吾（这个开源项目作者大厨程序员吾真本）反馈。你可以：

• 在GitHub上提Issue或PR
• 分享你的使用案例
• 提出改进建议

让我们一起探索，如何更好地驾驭AI，管理好碎片化的上下文，而不是被混乱淹没！

AI辅助软件开发的未来，需要人类的智慧引导和系统化的上下文管理。ICMwRIPER-5的理念很简单：给AI设定清晰的规则，在每个关键节点由人来把关，通过迭代式上下文管理把碎片化的信息系统化、可传承化，持续纠偏。这样，我们就能既享受AI的高效，又避免失控和混乱的风险。

期待你的试用和反馈，一起让AI辅助开发变得更可控、更高效、更有序！

关注大厨程序员吾真本～AI解忧不迷路～

注：ICMwRIPER-5基于robotlovehuman创建的RIPER框架发展而来，向原作者致敬！