一个系统性的AI协作开发实践指南，帮助开发者掌握与AI高效协作的方法和技巧。
🎯 指南定位: 面向有一定编程基础的开发者，专注于AI辅助开发的实践方法论，而非具体技术实现。
📖 内容特色: 以对话式案例为主，理论与实践相结合，注重可操作性和实用性。
| 章节 | 标题 | 核心内容 |
|---|---|---|
| 01 | 概述与核心理念 | AI协作基础概念、渐进式开发原则 |
| 02 | 项目初始化与架构设计 | 架构优先设计、AI友好的项目结构 |
| 03 | 版本控制与协作策略 | Git工作流、风险控制、协作模式 |
| 04 | 高效沟通的艺术 | AI协作沟通技巧、上下文管理 |
| 05 | 模块化设计的智慧 | 业务驱动模块化、接口优先设计 |
| 06 | 代码标准与协作规范 | 命名规范、注释标准、文档规范 |
- AI擅长: 快速生成代码框架、处理重复性任务、提供多种解决方案
- 人类负责: 明确需求定义、架构指导、质量把控、业务逻辑验证
# ❌ 错误做法：一次性大需求
"请帮我实现一个完整的用户管理系统"
# ✅ 正确做法：分步骤实现
"Step 1: 先实现用户模型和基础CRUD操作"
"Step 2: 添加用户注册功能"
"Step 3: 实现登录验证"Human: 我需要为Flask应用添加用户认证功能，项目使用SQLAlchemy和JWT。
AI: 我来帮你实现用户认证功能。首先让我了解一下：
1. 你的User模型是否已经存在？
2. 是否已经配置了JWT？
3. 希望使用哪种认证方式？
# 创建功能分支
git checkout -b feature/user-auth-ai-assisted
# 规范的提交信息
git commit -m "feat(auth): implement JWT token validation
- Add token validation middleware
- Include token refresh mechanism
- Add unit tests for auth functions
AI-Generated: 85%
Human-Reviewed: 100%"- 输入验证和异常处理
- 安全性检查（避免SQL注入、XSS等）
- 性能优化（避免N+1查询）
- 代码可读性和维护性
- 单元测试覆盖
- 架构优先: 先设计整体架构，再逐步实现
- 模块化思维: 业务功能驱动的模块划分
- 接口优先: 定义清晰的模块间契约
- 上下文管理: 为AI提供充分的项目背景
- 渐进式澄清: 逐步明确需求细节
- 结构化对话: 使用标准化的沟通模式
- 命名约定: 自解释的命名策略
- 文档标准: AI友好的注释和文档格式
- 版本控制: 语义化的提交信息规范
- 明确需求边界，分步骤实现功能
- 建立标准化的代码和文档规范
- 保持人工审查，特别关注安全性和业务逻辑
- 使用版本控制记录每次AI协作的变更
- 过度依赖AI，缺乏人工判断
- 一次性处理复杂需求，缺少拆解
- 跳过代码审查，直接部署AI生成的代码
- 忽视项目标准，产生不一致的代码风格
- 格式化: Black (Python), Prettier (JS), gofmt (Go)
- 静态检查: Flake8, ESLint, SonarQube
- 提交规范: Conventional Commits, pre-commit hooks
- API文档: OpenAPI/Swagger, Postman
- 项目文档: Markdown, MkDocs, GitBook
- 版本管理: Git, 语义化版本控制
- 代码生成: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor
- 代码审查: AI-powered review tools
- 文档生成: AI文档助手
欢迎提交Issue和Pull Request来完善这个指南！
本项目采用 MIT 许可证。
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