北京
有個說法叫"用鏟子挖運河"——你當(dāng)然可以雇一千個人拿鏟子干，但挖掘機出現(xiàn)后，還這么干的人不是勤奮，是固執(zhí)。
AI編程工具現(xiàn)在就是這臺挖掘機。不是輔助你挖，而是重新定義"挖"這件事本身。
這份手冊來自一個真把團隊推進(jìn)0人工Coding的實戰(zhàn)記錄。不是Demo，不是概念驗證，是完整跑完的需求評審、架構(gòu)設(shè)計、代碼生成、測試上線全流程。作者沒談情懷，只記了哪些坑是真的坑，哪些"據(jù)說能行"其實不行。
幾個有意思的細(xì)節(jié)：
第一，提示詞工程比想象中重要，但重要方式不對。不是堆疊技巧，而是建立"需求-驗證-修正"的閉環(huán)。AI寫代碼快，但寫錯也快，人的價值從"寫"轉(zhuǎn)移到"判"。
第二，代碼審查變成審查AI的審查。聽起來繞口，實際操作是：人定規(guī)則，AI執(zhí)行，人抽檢。手冊里列了十七種常見的"AI覺得自己對了但其實錯了"的模式，比如變量命名看起來合理但違背項目規(guī)范，或者異常處理寫得像教科書例題，一碰邊緣情況就崩。
第三，最耗時的環(huán)節(jié)從Coding變成了需求澄清。以前產(chǎn)品經(jīng)理說"做個登錄頁"，工程師默認(rèn)知道要接OAuth、要防暴力破解、要兼容Safari。現(xiàn)在得把這些全部顯性化寫成提示詞，否則AI會給你一份2010年風(fēng)格的表單提交方案。
團隊最后統(tǒng)計：總工時下降40%，但產(chǎn)品經(jīng)理的文檔工時翻了3倍。此消彼長，凈收益是正的，只是收益分布變了。
手冊末尾附了一段內(nèi)部反饋。有工程師寫："現(xiàn)在我的工作像導(dǎo)演，以前像演員。不背臺詞了，但得確保AI演的不是我沒想到的那出戲。"
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