编程语言AI算法
AI Coding 核心概念、工作流与上下文管理策略
介绍 AI Coding 的核心概念与工作流。强调模型边界感知、上下文工程及提示词协议。涵盖需求澄清、调试错误处理、版本控制及代码审查。提出长上下文管理策略如对话分片与记忆系统，以及 MCP 架构封装工作流。建议建立 AI 友好型 Wiki 结构，推动从辅助编码向代理编程转变。
介绍 AI Coding 的核心概念与工作流。强调模型边界感知、上下文工程及提示词协议。涵盖需求澄清、调试错误处理、版本控制及代码审查。提出长上下文管理策略如对话分片与记忆系统，以及 MCP 架构封装工作流。建议建立 AI 友好型 Wiki 结构，推动从辅助编码向代理编程转变。
AI Coding 并非简单的"让 AI 写代码"，而是一种使用大型语言模型（LLM）为核心驱动力的新型软件编程方式。要求开发者不仅要理解编程语言，更要掌握模型边界感知、上下文工程、认知负载管理等新兴技能。
随着 Claude、GPT-4、Kimi 等模型的能力跃升，我们正从"AI 辅助编码"（Copilot 模式）变成"AI 主导架构，开发人员主导决策"的代理编程（Agentic Coding）。这一转变要求建立全新的工作流、质量控制体系和知识管理方法。
AI Coding 的首要原则是清醒认知模型的能力边界。大模型如同蒸米饭加水比例，全凭感觉，而大模型则是：
能力边界维度：
任务拆解策略： 将复杂需求拆解为模型可稳定处理的单元：
❌ 错误："给我写一个电商系统"
✅ 正确：拆解为 [用户认证模块] → [商品数据模型] → [购物车逻辑] → [支付接口对接]
每个子任务应满足：
比提示词（Prompt）更重要的是上下文（Context）的构建。这是 AI Coding 中最容易被忽视的专业技能。
上下文金字塔：
最佳方法：
<file path="src/utils.js">）明确标识引用内容从"技巧"到"协议"的转变：
结构化提示模板（SPF）：
角色 你是一位资深后端工程师，专精分布式系统。
任务 重构以下 Python 函数，使其支持异步并发处理。
上下文 当前使用同步阻塞 I/O 目标 QPS：10,000 依赖库：asyncio, aiohttp
输入代码 [代码块]
约束条件 保持现有 API 接口不变 添加类型注解 错误处理必须兼容现有日志格式
输出要求 1、重构后的完整代码 2、关键变更点说明 3、性能测试建议
关键原则：
AI Coding 的第一定律：输入的模糊性会直接导致输出的错误率指数级上升。
信息核对清单：
有效方法："反向复述"：要求 AI 用自己的语言重述需求，确认理解一致后再开始编码。
当 AI 生成代码出现错误时，遵循结构化报错流程：
错误报告模板：
问题描述 [一句话概括现象，如：运行时抛出 NullPointerException]
环境信息 语言/框架版本：
操作系统：
相关依赖版本：
错误日志 [完整堆栈跟踪，使用 <error> 标签包裹]
已尝试方案 1. [方案 A] → 结果：
2. [方案 B] → 结果：
期望行为 [描述正确的行为应该是怎样的]
相关代码 [最小可复现代码片段]
一定要及时止损： 如果同一问题经过 3 轮迭代仍未解决：
AI 生成代码的版本管理特殊性：
审查清单：
长上下文的陷阱： 虽然模型支持 128K+ tokens，但**"支持"不等于"有效"**。当上下文超过 32K 时，模型对早期信息的召回率显著下降。
管理策略：
git diff 格式让模型理解修改范围MCP 架构是 AI Coding 的工程化核心，它将常用能力封装为标准接口：
典型 MCP 工具分类：
| 类别 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
| 文件系统 | 读写代码、搜索文件、目录遍历 | read_file, search_code |
| 终端执行 | 运行命令、执行脚本、构建项目 | execute_command, run_tests |
| 网络请求 | API 调试、文档检索、依赖查询 | http_request, fetch_docs |
| 数据库 | Schema 查询、数据验证、迁移生成 | query_db, migrate |
| 版本控制 | Git 操作、差异查看、提交管理 | git_diff, commit |
工作流封装示例：
workflow: "安全重构"
steps:
- 分析：使用 AST 解析理解代码结构
- 规划：AI 生成重构方案（不修改代码）
- 验证：运行现有测试套件，确保基线通过
- 实施：按方案执行修改，每步后运行测试
- 回滚：如测试失败，自动回滚到上一步
- 审查：生成 diff 报告供人工确认
AI 友好型 Wiki 结构：
wiki/
├── 1.开始/
│ ├── 快速开始.md # 5 分钟运行 Hello World
│ ├── 环境搭建.md # 依赖安装、IDE 配置
│ └── 架构概览.md # 一张图看懂系统
├── 2.指南/
│ ├── 添加新功能.md # 端到端开发流程
│ ├── 调试技巧.md # 常见问题排查
│ └── 性能优化.md # 基准测试与调优
├── 3.参考/
│ ├── API 文档/ # 自动生成
│ ├── 配置手册.md # 环境变量、参数说明
│ └── 错误码表.md # 对照表与解决方案
└── 4.开发/
├── 贡献指南.md # 代码规范、提交格式
├── 架构决策记录 (ADR)/ # 关键设计决策
└── 路线图.md # 未来规划
AI 可读性优化：
准备不完善，目标功能模糊，过早追求完美，对 AI 期望过高
目前已经有很多公司决定不再按照技术栈分技术岗位，统一为 Agent 工程师，工作安排上是根据产品、项目任务安排。
对于不懂的技术栈，最重要是要有一个基本的概念，配合 AI Coding 完成需求开发。对于门外汉来说，什么也不会的话，建议还是重 0 开始学习，之前是 0 到 1，现在可以 0 到 0.8 的学习，就可以做一些开发，然后在实际业务中学习。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML 转 Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown 转 HTML在线工具，online