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【干货分享】AI Coding 落地全流程

发布日期：2026-01-19 17:27:21 浏览次数： 1518

作者：AI落地手记

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最近经常有人问我：

AI Coding 到底应该怎么用？
是不是把工具配齐，效率就能上来？

这篇我不打算重新讲概念。
我直接选几页 我给团队做的 AI Coding 内部培训 PPT，
把真实项目里最关键的判断讲清楚。

这套 PPT 的定位只有一个：

不是教怎么写 Prompt，
也不是教工具技巧，
而是站在项目总监视角，
把 AI Coding 放进真实研发流程。

一个先说清楚的结论

AI Coding 最大的变化，
不是“写代码更快”，
而是“谁在做决策”。

如果这一点没想清楚，
项目后期一定会出问题。

这页我在内部反复强调过。

Assistant：只是提效
Co-pilot：开始协作
Agentic：开始参与决策

当我们进入 Agentic 阶段，
风险的性质已经发生变化了。

这也是为什么
“以前好用的方法，现在会翻车”。

真正拉开差距的，不是工具，而是 Skills

很多开发会问：

那到底要学什么？

我在 PPT 里只给团队强调三件事。

1️⃣ 需求解构力

AI 在 50 行以内几乎不会出错，
但复杂逻辑必须被拆解。

2️⃣ 意图表达力

不是“多说几句”，
而是能不能把约束、上下文讲清楚。

3️⃣ 批判性评审

AI 写的是“能跑的代码”，
但安全、性能、边界，必须由人兜底。

工程化才是 AI Coding 的分水岭

如果没有工程化，
AI 用得越多，技术债积得越快。

我在 PPT 里用了一句话总结：

Spec 是 AI 的施工图，
MCP 是 AI 的接口。

Spec 决定上限
MCP 决定能不能真正接入工程世界

没有这两样，
AI 只能停留在“看起来很聪明”。

最后说一句实话

这套 PPT 不是一次讲完的。

我给团队反复讲了 3 个多月，
每一轮都结合真实项目在修正。

我也不认为
AI Coding 有什么“万能解法”。

它更像一套持续校准的判断体系。

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