

## 一、先统一一个现实判断（很重要）

> **AI Coding 不是“替代程序员”，而是：**
>
> * 缩短交付周期
> * 降低低质量重复代码比例
> * 提升架构一致性与代码可维护性
> * 把工程师时间释放到“业务与系统设计”

**不先立这个认知，项目一定失败。**


## 二、AI Coding 最容易成功的 4 类场景（优先落地）

### 1️⃣ CRUD / 接口层 / 管道型代码（立竿见影）

**适用：**

* Go / Java / Python 的 Controller、Service、DAO
* MQTT、HTTP API、Webhook
* Mongo / MySQL 的标准查询

**落地方式：**

* 明确 **代码生成规范模板**
* AI 按模板补全逻辑

**效果：**

* 这类代码可减少 **30%～50% 人工编码时间**


### 2️⃣ 存量系统的“维护型开发”

例如你们典型场景：

* IoT 平台已有大量历史代码
* 新需求 = 改字段 / 加逻辑 / 修 BUG

**AI 特别擅长：**

* 理解旧代码
* 快速定位修改点
* 给出多种改法 + 风险提示

**关键点：**

> AI 不直接提交代码，而是**给“修改建议 + Patch”**



### 3️⃣ 数据处理 / 脚本 / 运维自动化

* Mongo 清数据
* MySQL binlog / 慢 SQL
* Docker 目录暴涨
* 日志清理、数据迁移

**统一做法：**

* 建一个「运维 / 数据脚本 AI 助手」
* 生成脚本 + 风险说明 + 回滚方案



### 4️⃣ 技术文档 & 规范生成（最容易被忽略，但 ROI 极高）

包括：

* 接口文档
* 数据字典
* 架构说明
* README / 部署文档

**效果：**

* 新人上手时间 ↓
* 系统“只靠老员工记忆”的风险 ↓



## 三、AI Coding 的真实落地架构（不是装个插件）

### 整体架构图（文字版）

```
开发者
 ↓
IDE（VSCode / JetBrains）
 ↓
企业 AI Coding 网关
 ├─ 大模型（私有 / API）
 ├─ 企业代码上下文
 ├─ 规范 / 模板 / 最佳实践
 └─ 安全与审计
```

### 核心思想一句话：

> **AI 写的不是“自由代码”，而是“被约束的工程代码”**


## 四、三件“必须做”的工程化准备（成败关键）

### 1️⃣ 把“经验”变成 Prompt 资产

你们公司其实已经有：

* 成熟的 Go 项目结构
* IoT / MQTT 约定
* Mongo / MySQL 的使用习惯

**要做的是：**

* 把这些沉淀成：

  * 代码模板
  * 项目规范
  * 错误示例 & 正确示例

👉 **AI 才能写出“像你们团队”的代码**



### 2️⃣ 建立“AI 输出边界”

明确哪些 AI 能做，哪些不能：

| 能做     | 禁止       |
| ------ | -------- |
| 代码草稿   | 直接上生产    |
| 重构建议   | 自动合并     |
| 单元测试生成 | 核心算法黑箱生成 |
| 文档生成   | 安全策略决定   |

> **AI = 初级工程师 + 高速**
> **人 = 架构师 + 审核者**



### 3️⃣ 接入 Code Review 流程（AI 反向审 AI）

你可以这样做：

* AI ①：生成代码
* AI ②：做 Code Review（查性能 / 安全 / 风格）
* 人：最终确认

这个模式在大团队非常稳。



## 五、给你一句“负责人级别”的总结

> **AI Coding 的本质不是写代码，
> 而是把“组织经验”变成“可复制的生产力”。**


Go  Java  Python 的 Controller、Service、DAO

浅谈Vibe Coding的落地执行

架构师

人工智能

职业发展

后端

AICoding不是替代程序员，而是提升开发效率的工具，适用于CRUD接口、存量系统维护、数据处理脚本和技术文档生成四大场景。关键在于将企业经验转化为Prompt资产，明确AI边界，建立代码审核流程。通过AI代码网关，结合私有模型与企业规范，实现高效、安全的工程化代码生产，释放工程师生产力。

数据迁移

单元测试

MySQL

MQTT

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