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一文读懂:AI 编程的可控闭环(2026.1)

2026-01-11 12:07:55

这篇文章是我一边学习 AI coding 工具的功能和原理（上下文装配/工具调用/工作流编排等），一边和 AI 反复对话、踩坑后整理出来的笔记。

我相信，AI Coding 工具的设计者应该是最懂 AI Coding 的那帮人，站在巨人的肩膀上学习。

如果你也有过这种体验：AI 写得很快，但最后把时间花在“对齐口径、找入口、补遗漏、修回归、跑不通”的环节上——那我们可能在同一条船上。下面这些做法不一定完美，分享出来做个参考。

PART 01

别把 AI 当写代码的外包

实践几轮后，一个体感是：AI 本身不是问题，问题经常出在我们把它当成“直接产出代码”的外包，从而跳过了工程里本来就该存在的闸门（影响面、约定、验证）。

AI 确实把“实现”阶段提速了，但也更容易把“返工/回归/评审”阶段放大。

因此更适合把 AI Coding 工具看成一个“可调度的研发系统”，它大致具备三类能力：

上下文装配能力：能拿到项目真实信息（入口、配置、依赖、约定）

工具执行能力：能搜索/读取/修改/运行，形成证据链

流程编排能力：能按研发步骤推进，并以验证闭环收尾

这里想强调的不是让 AI 更聪明，而是让协作过程更可控。

也要补一句“现实约束”：很多返工不是你水平不行，而是 AI coding 仍有几个硬障碍——比如上下文获取仍是瓶颈、影响面容易被低估、调试证据链不强等。完整版放在文末 `Part 6` 。

PART 02

一个更稳的协作节奏

为了减少“聊着聊着就发散/开改”的概率，可以尽量把和 AI 协作的步骤固定成五步：

1) Search（搜索定位）：先定位入口、调用链、影响面

2) Read（阅读确认）：读关键文件，确认项目约定与现状原因

3) Plan（计划闸门）：写清最小切片、Non-goals、影响面、验证方式

4) Edit（最小修改）：只做必要改动，避免顺手重构

5) Verify（验证闭环）：跑测试/命令，用真实输出驱动修到通过

一句话：把位置找准（S），把规则读清（R），把验收/验证写清（P），再做最小改动（E），最后用结果证明它真的对（V）。

名词解释：

- 入口：从哪儿进（路由/handler/consumer/定时任务等）

- 调用链：入口之后一路会调用到哪些模块/函数（用箭头画出来）

- 影响面：这次改动可能波及哪些文件/模块/调用方/配置/测试

- 契约：别人依赖你“现在的行为是什么”（返回码/字段含义/错误语义/边界条件等）

这五步不是“一次走完”的瀑布，而是可回退的短循环。

- 先收敛方案： `(S → R → P)*` （把关键假设补齐证据）

- 再实施闭环： `(E → V)*` （用验证输出驱动修到通过）

其中， Plan 往往是最关键的闸门：它能把“AI 的发散”收敛成“工程可交付”。

接下来本文按研发全周期把这 5 步“落到手上”：在需求、计划、理解、实现、验证、评审这 6 个环节里，分别最容易翻车在哪里、以及怎么用 `S→R→P→E→V` 把它关进可控流程。可以把它当成一张“按阶段查漏补缺”的对照表。

PART 03

研发全周期：实践问题 × 用法 × 工具能力

提醒：可先按本文的节奏跑通 1–2 次闭环；当你发现某些约束/模板总要重复强调时，可以把它们固化成 `rules` / `skills` ；需要自动化推进时，可以引入自定义 `agent` （比如 `AI Document` 、 `AI Coding` 、 `AI Review` 、 `AI Test` 等）。

3.1 需求阶段：从“模糊想法”到“可验收需求”

常见翻车点：边界不清、口径不一、验收标准不明确

可行的做法：让 AI 先输出：

对应设计能力（工具侧）：规约/Scenario 驱动（把口径写成可验收场景）、提示词预处理/上下文装配（用 `@路径` 一次性补齐关键上下文）。

目标/非目标（Non-goals）

约束与假设（数据、权限、兼容、性能）

可验收场景（WHEN/THEN）

需要澄清的问题清单（尽量一次列全）

3.2 计划阶段：从“要做什么”到“先做哪几个小步”

常见翻车点：AI 直接开改、范围外扩、改动顺序错误。

可行的做法：在动手前先把这些写出来：

对应设计能力（工具侧）：工作流编排（先 Plan 再 Edit）、影响面发现（全局搜索/调用链/配置关联）、上下文隔离（先调查报告再实施）。

MVP/最小切片

影响面清单（文件/模块/调用链/配置/测试）

依赖关系与执行顺序

3.3 接手/理解阶段：快速建立代码心智模型

常见翻车点：入口多、核心路径难定位；上下文不足导致 AI 猜架构。

可行的做法：让 AI 用固定结构输出调查报告：

对应设计能力（工具侧）：只读工具链（search/read/grep/glob）、智能路由 + 子智能体调查（复杂问题先出调用链/风险点）。

入口清单

调用链（箭头）

关键数据结构/DTO/错误码

配置开关/中间件/权限

风险点与最小改动路径

3.4 实现阶段：短回路迭代，避免越改越大

常见翻车点：漏改调用方/类型/配置/导入；长对话导致上下文膨胀而不稳定。

可行的做法：一次只做一个可验证的小变更，按 S→R→P→E→V 节奏推进。

对应设计能力（工具侧）：ReAct/短回路迭代（Reason→Act→Observe）、可控编辑（基于最小 diff 修改）、记忆/摘要（把关键决策沉淀成短上下文）。

3.5 测试与验证：把“凭感觉可以”变成“跑得过”

常见翻车点：只测 happy path；失败后盲改、缺证据链。

可行的做法：每条需求至少 1 条场景测试：

对应设计能力（工具侧）：Verify 闭环（基于测试/日志输出迭代修复）、shell/CI 输出回注（用真实失败约束推理）、Hooks/门禁（把验证固化成流程）。

成功场景

关键失败/边界场景

并用失败日志闭环：定位 → 解释 → 修复 → 再跑。

3.6 评审协作：降低 PR 审核成本

AI 改完代码后，让它输出 PR 说明模板：

对应设计能力（工具侧）：结构化产出（Why/What/Impact/Risk 模板）、规范/清单驱动（评审关注点显式化）、Hooks/CI（把说明与验证结果一起交付）。

Why（为什么改）

What（改了什么）

Impact（影响面）

Risk/Rollback（风险与回滚）

PART 04

两个“合成案例”：用叙事把方法讲清楚

说明：以下为合成案例（虚构细节用于说明方法）。

4.1 案例 A：改既有行为——把“改一下返回码”落到语义变更

你将学到：遇到状态码更改的小需求，别让 AI 直接改代码——先把语义在哪一层决定、影响面有哪些、怎么验证不回归问清楚。

背景：

接口： `POST /v1/orders/{id}/confirm`

场景：前端弱网/超时会自动重试；用户也可能重复点“确认”

现状：订单已确认时返回 `409 ORDERALREADYCONFIRMED` ，因为前端一般仅判定 200 为正确的状态码，导致当失败弹红色提示

期望：重复确认也算幂等成功（至少不报错,）

首次确认： `200`
重试/重复确认：仍 `200` （返回相同确认结果，或至少返回“已确认”的成功态）

下面这段将“像现场一样”演示如何指挥 AI。

1) Search（只读）：先把入口/调用链/错误码地图拉出来

【可复制指令】只读搜索（Search）

- 约束：不要修改任何代码，只允许搜索/读取文件

- 请搜索： `ConfirmOrder/confirm` 、 `ORDERALREADYCONFIRMED` 、以及相关路由定义

- 请输出：

- 入口清单（路由/handler/worker/cron）

- 关键调用链：用箭头画出 `handler → service → repo/dao → db/cache`

- 每一条都必须带 `文件路径 + 关键符号（函数/类型）`

- 注意：不要猜库/框架；不确定就标注“待确认”，并指出还需要读哪个文件

这一轮的目标很简单：先把“入口地图”摊开，避免我凭印象去改错层。

2) Read（只读）：确认“返回码/错误语义到底在哪一层决定”

【可复制指令】只读阅读（Read）

- 约束：只读（不改代码）

- 请定位： `409` 是在哪一层/哪一段代码映射出来的（指到具体文件与分支）

- 请回答：

- `handler` 如何把业务错误映射成 HTTP 状态码？

- `service` 判断“已确认”的分支在哪里？返回的错误类型/错误码是什么？

- 输出要求：列出关键分支的判断条件（例如 `status == CONFIRMED` ）以及对应返回值

很多项目里是 `service` 决定语义（成功/失败/幂等）， `handler` 只做封装；如果不先读清楚，就会出现“表面 `200` ，底下仍然拒绝/仍然打错误埋点”的坑。

3) Plan：先让 AI 写最小切片（含影响面和验证），再允许它动手

【可复制指令】计划闸门（Plan，先写方案不许开改）

- 约束：在给出方案前不要修改任何代码

- 请输出“最小改动方案”，必须包含：

- ✅ 需要做到：重复确认视为成功；返回体字段（如 `confirmed_at/operator` ）稳定

- ❌ 不做：不重构状态机；不引入新依赖；不改无关接口

- 影响面：哪些调用方可能依赖 `409` ？告警/埋点是否基于错误码？

- 文件清单：建议修改哪些文件（尽量 1–3 个文件内收敛）

- 验证方式：需要补哪些测试（至少 1 个成功 + 1 个关键边界/失败）以及运行命令（如 `go test ./...` ）

这一步的作用是把“我觉得改一下就行”变成“我知道我改的是哪条契约，并且能证明没回归”。

4) Edit：只在该改的层改，别在 handler 上硬拧

【可复制指令】最小修改约束（Edit）

- 修改原则：把幂等语义落在 `service/领域层` （通常是 `service.Confirm` ），不要在 `handler` 上硬拧返回码

- 行为要求：

- 遇到 `status == CONFIRMED` 时返回成功（满足允许条件时）

- 不允许则仍返回业务错误

- 约束： `handler` 只做参数校验与响应封装；不要顺手重构命名/目录结构

5) Verify：用测试把语义钉死（能跑出来就别靠口头约定）

【可复制指令】测试与验证（Verify）

- 请先给出测试用例清单，再实现：

- `TestConfirm_FirstTimeSuccess`

- `TestConfirm_IdempotentRetry`

- `TestConfirm_ConfirmedButForbidden`

- 最后请给一条可直接运行的验证命令： `go test ./...`

小结（给读者的 takeaway）：这种“改返回码”常常是语义变更。你要做的不是让 AI 快速改，而是让它先交付：入口地图 → 语义所在层 → 影响面 → 最小方案 → 可运行验证。

4.2 案例 B：偶现并发问题——逼 AI 交付证据链，而不是“可能是并发”

你将学到：并发偶现 bug 最怕“泛建议”。要用模板把 AI 卡死：假设（含依据/反例）→ 可执行验证 → 最小修复 → 回归点。

背景：

消费 `payment.succeeded` 事件：写 DB（订单状态）+ 更新缓存（订单详情）

线上/压测偶现：DB 已经是 `PAID` ，缓存却还是 `UNPAID`

日志（示意）：

`update db ok order_id=O123 status=PAID`
`set cache ok order_id=O123 status=UNPAID` （旧值回写进缓存）

1) 先把输出格式卡死：不给证据链就不往下走

【可复制指令】证据链模板（Plan）

- 约束：先不要改代码，只做只读调查 + 给验证计划

- 请输出 3–5 条“根因假设”，按概率排序；每条必须包含：

- 假设（是什么）

- 依据（为什么你这么判断）

- 反例（什么情况下它不成立）

- 如何验证（可执行）：要看哪些文件/配置，或要跑什么命令

- 规则：写不出“如何验证”的假设，不要输出

2) 把第一轮验证收敛到两件事：先 `-race` ，再把同 key 的顺序跑出来

【可复制指令】第一轮验证清单（通过人为操作和添加日志，进行 Search/Read）

- 请把“第一轮验证”收敛到两条，并说明各自能排除什么：

1）运行 `go test -race ./...` （先排数据竞争）

2）在“构建缓存值”和“写缓存”附近加日志/trace，打印 `orderid + status + msgid/traceid` ，用于判断：是否同一 `orderid` 并发？是否乱序覆盖？

- 同时请定位（只读）消费者的并发模型：多少 goroutine？是否 per-key 有序？ack 策略是什么？

3) 最小修复优先：对准证据，不凭感觉大改

【可复制指令】最小修复候选（Edit）

- 前提：先完成验证并明确指向哪一类根因

- 请给“最小修复”候选，按优先级排序：

- 若证实同一 `order_id` 并发覆盖：对同 key 做串行（per-key mutex / 单飞 / 分区 key 绑定）

- 若证实旧快照/对象复用：缓存值基于 DB 更新后的结果重建，避免共享引用

- 若证实消息乱序：引入版本号/时间戳，写缓存时做“只增不减”或 CAS（避免旧值覆盖新值）

- 约束：不要给“重构整套消费架构”这种大方案

4) 回归点必须写出来：不然下次还会再来一次

【可复制指令】回归点要求（Verify）

- 请明确需要补哪些回归：

- 并发用例：同一订单多事件并发输入，最终缓存与 DB 一致

- 乱序用例：晚到事件不应把新状态覆盖回旧状态

- `-race` 必跑

小结（给读者的 takeaway）：并发偶现问题别让 AI “猜原因”，要让它“交付证据链”。能跑出来/查出来的，就别靠想象。

PART 05

30 秒自检清单

[ ] 我是否给了足够上下文（入口文件、相关目录、配置）？

[ ] 我是否要求先调查/计划，再实施？

[ ] 我是否把任务切成可验证的小步（最小切片）？

[ ] 我是否明确了验收场景与回归范围？

[ ] 我是否写清验证命令，并愿意跑到通过？

PART 06

AI coding 仍然难在哪（2026.1）

按落地影响排序：

上下文获取仍是瓶颈（运行时信息/多服务不在仓库）
可靠性与可复现性不足（同任务多次执行漂移）
影响面易被低估（跨模块与隐式契约遗漏）
调试证据链不强（非确定性/环境差异难闭环）
测试质量与维护成本矛盾（过度 mock、测试脆弱）
工具生态导致成本上升（工具过多影响决策质量）
安全/隐私/合规门槛（上下文注入与执行风险）
组织流程磨合成本（PR/CI/发布不“AI 友好”）
工程知识难长期沉淀（记忆过期/压缩丢细节）

......

PART 07

后记

真正省心的不是“让 AI 写得更快”，而是“让协作过程更可控”。

如果你也在把 AI 用进研发流程里，不妨把下面三个问题当作一次阅读后的自检/反思：

1) 我在用 AI 写代码时，最耗时间的环节是什么？是对齐需求、补上下文，还是验证/回归？

2) 我所在的团队有没有清晰的“闸门”（比如必须先出影响面、必须跑哪些命令）？哪些闸门真正有效？

3) 面对一个改动，我更倾向让 AI 直接开改，还是先做只读调查报告再动手？为什么？

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