对于 ai coding 总是把事情弄的一团糟的一点想法

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作者:fmfsaisai   
ai 能力很强,但是如果仓库的代码量越来越大,还继续纯 vibe coding ,大概率你的项目会越来越乱,越来越难以维护和管理
那么为什么人类工程师写代码不会这样?
我自己想了一下我的开发行为,大概是这样的:
[ol]
  • 接到一个需求,理解需求具体是要干什么
  • 我的大脑自动 rag 一下,回想起这个需求相关的可复用的代码 kit ,规范是什么,以及存放在哪里,该咋用
  • 开始 coding
  • 再对照我记忆里的“这种需求的代码在这个项目该怎么写” 的相关规范进行 review 一下
  • commit && push
    [/ol]
    所以为什么 ai 做不到这样?一个是 vibe coding 的人有可能本身就是纯小白零基础,自己也不知道该怎么写代码才是规范的,也有可能是被需求,排期填满的工程师,没有很多空去每次写需求都让 ai 走一遍完整流程(全走完流程的话说不定工程师自己都差不多写完代码了)
    all in all ,为了解决这个问题,我们内部仿照人类工程师的开发模式打造了一套给 ai 的工作流,我们会把代码的各种结构规范和开发准则进行沉淀形成文档,把 commit 相关信息也沉淀到文档中,这样每次跟 ai 对话之前,可以用对应的流程只注入它需要的 context ,这样在实际 coding 之前,你得到的就不是一个 预训练过很多预料,coding 能力很强,但是会随机发挥 coding 能力的 agent ,而是一个熟悉你项目最近提交情况,熟悉本次需求开发相关代码该咋写的代码工程师了;
    在 coding 结束之后,也会有类似的强行注入 review 相关所需上下文的流程去进行 code review ,防止 coding 过程中因为上下文太多,忘记代码规范是什么;
    以及在工作完成之后,会有专门流程检查本次 coding 是否产生或者修改了对应的开发规范,如果有这种情况就会对开发规范进行修改,做到越用越好的效果
    我们内部觉得这是一个非常提效的流程,最近可能开源出来, 会有人想用这种东西吗
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