很多开发者刚接触 AI 工具时容易陷入两个极端：要么把它当魔法，把整个项目的报错一股脑贴进去，任由它生成几百行难以维护的黑盒代码；要么因为一次幻觉或死循环，… · @realfxw · TwKit

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很多开发者刚接触 AI 工具时容易陷入两个极端：要么把它当魔法，把整个项目的报错一股脑贴进去，任由它生成几百行难以维护的黑盒代码；要么因为一次幻觉或死循环，就彻底弃用。 分享 3 个真正帮我提升交付效率的核心原则： 1. 模块化隔离与严格的上下文管理永远不要让 AI 一次性“重构整个项目”。把它当成一个能力极强但记忆力有限的初级工程师：给明确的文件边界、单一职责的函数需求，以及清晰的输入输出示例。用 Markdown 维护精简的规范文档（比如 API 约定、目录结构），每次对话只加载当前模块最相关的最小上下文。 2. 坚守“测试先行（TDD）”与确定性验证把写测试用例的工作交给 AI，往往比让它直接写业务代码更高效。先让模型针对边界场景编写单元测试，跑通失败用例，再去生成业务实现。只有在自动化测试绿灯的那一刻，代码才算完成。绝不把没有单测覆盖的 AI 生成代码合入主分支。 3. 警惕“AI 架构膨胀”AI 极其擅长“过度工程化”。一个简单的工具函数，它可能会顺手引入三个第三方依赖、抽象出五层工厂模式。在审查 PR 时，保持极度克制的奥卡姆剃刀原则：能用标准库解决的不用依赖，能用 20 行扁平逻辑写完的绝不抽象抽象类。 AI 工具不是来取代系统思考的，而是将我们从枯燥的语法搬运中解放出来。真正决定代码生命力的，依然是你对业务架构的推演、对边缘逻辑的洞察，以及严格的代码审美。 AI 编程的核心瓶颈，从来不是“模型写不出代码”，而是“上下文污染”与“盲目信任”。

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