我要投稿
微信搜一搜，关注“AI技术的实例与创新”
让AI真正成为老代码的得力助手，关键在于为它创造能理解、能协作、能改进的环境。 核心内容： 1. 整理代码上下文，帮助AI理解老系统结构 2. 建立AI与人的反馈循环，持续优化输出质量 3. 明确团队协作流程，确保AI融入开发环节
最近越来越多公司在尝试把 AI 引入日常开发流程，尤其是用来辅助编码。但现实是，效果往往没有想象中那么理想。尤其在老项目、旧系统中，AI 很难真正“帮上忙”。
很多代码结构混乱、文档缺失、上下文不清，AI 就像一个刚入职、没人带的新同事，根本搞不清楚在做什么。
所以问题不是“AI 不够聪明”，而是我们没给它提供能理解的环境、清晰的任务、以及明确的反馈。要真正用好 AI，我们需要做三件事，让它能读懂、能协作、能改。
AI 输出的质量，很大程度取决于它看到什么。如果上下文混乱，它就很难给出靠谱的建议或修改。
我们可以从以下几方面做起：
这些步骤不难做，但能大大提高 AI 的理解能力，相当于“喂它好料”。
很多团队用 AI 写代码，是“一次性”的：写了就用，用完就丢。这样做不仅效率低，还浪费了很多可以改进的机会。
更好的做法是：
这就像带实习生一样，关键不是要求一次就完美，而是要教他怎么改、怎么更好。
AI 的加入，让原本清晰的分工变得模糊：以前是谁写谁负责，现在可能是“AI 写、人审、人补”。如果流程没设计好，很容易出问题。
可以考虑这样设置：
这些机制看起来琐碎，但能确保团队在用 AI 时不出混乱，还能不断积累经验、提升效率
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-07-03
模型微调是啥？有哪些方法？小白也能看懂的通俗讲解
2025-07-01
spaCy中文分句模型微调秘籍，从数据准备到模型评测，一学就会！
2025-06-26
深入理解大模型微调，LoRA超参数指南
2025-06-21
【大模型微调】5.调参经验总结与显存占用因素探究
2025-06-20
大模型微调，为什么99%的企业都不应该碰这个坑？
2025-06-17
手把手教你用LLaMA-Factory微调Qwen3大模型
2025-06-17
万不得已，不要对 LLM 进行微调？
2025-06-15
AI 彻底摆脱人类！Anthropic让模型自己微调自己，左脚踩右脚要上天……
2025-04-30
2025-04-19
2025-04-16
2025-04-16
2025-04-20
2025-05-26
2025-04-20
2025-04-19
2025-05-07
2025-04-20
回到顶部
粤ICP备17114055号