https://innei.in/posts/tech/ai-coding-methodology-systematic-practice
本文系统梳理了 AI 辅助编码的方法论演进:最初的“提示工程”以线性交互为主,需多轮沟通但效率受限;“探索式工程”通过结构化需求分解与决策固化,降低重构风险;“上下文工程”则借助完整的项目背景和自动化 PRD 流程,使 AI 成为真正的技术协作伙伴。文章还强调持续积累知识图谱、规范化约束和模块化代码结构,实现 AI 与人类专业判断的有机结合,推动可复制、可持续、可扩展的团队智慧和编码效率提升。
#AI #Doc
本文系统梳理了 AI 辅助编码的方法论演进:最初的“提示工程”以线性交互为主,需多轮沟通但效率受限;“探索式工程”通过结构化需求分解与决策固化,降低重构风险;“上下文工程”则借助完整的项目背景和自动化 PRD 流程,使 AI 成为真正的技术协作伙伴。文章还强调持续积累知识图谱、规范化约束和模块化代码结构,实现 AI 与人类专业判断的有机结合,推动可复制、可持续、可扩展的团队智慧和编码效率提升。
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