让 AI 写出不翻车的代码
AI 编程时代，你负责的模型、上下文、规格说明、代码边界和测试体系，决定了 AI 生成代码的质量上限。
AI编程时代，代码绝大部分是AI写的，你只负责一小部分。
但你负责的那一小部分--- AI 模型/上下文/OS + SPEC规格说明文档+ 高内聚/低耦合/单一职责+ YAGNI/KISS/命名/快速失败 + 金字塔测试 + Agent编队判断-----决定AI那一大部分的质量
工具会变，知识会过时，这六件个关键步骤长期不变
一、给AI装对上下文 （上下文窗口AI的RAM）
心智模型：AI 是 CPU，上下文窗口是 RAM
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AI 模型 = CPU（算力，会算）
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上下文窗口 = RAM（工作记忆，能记住的东西）
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你 = 操作系统（决定哪段数据进 RAM）
装弹手册：
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默认模版= 一段代码+一句要求
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大代码库=先定位+再贴片段
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长对话失控=开新对话，重新装弹
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AI不知道的信息=给它工具联网，别硬塞二手信息
二、Spec驱动开发 给AI装上superpowers + 14Skill
重点：brainstorming 、verification-before-completion
三、对 AI 友好的代码：高内聚 + 低耦合 + 单一职责
模块：一个功能上独立的代码
高内聚 ：模块里所有东西都围绕同一个目标
低耦合：模块和模块之间互相依赖的程度
单一职责：一个模块/类应该只对一个变更理由/一类业务责任负责
四、程序员内功心法：YAGNI+KISS+命名+快速失败
YAGNI 按需加载
KISS 最小代码举例
命名 name description
快速失败 try catch 要不不用，要不就要写出对应的catch处理方案
五、单元测试：让AI写完，自动检查
AI写代码 ---> Hook触发--->测试失败--->AI自己修--->测试通过
六、AI团队结构进阶：从1个AI到一只编队
单个Agent ,提需求--> 给草稿-->review-->让他改、全程同步、串行
多个Agent 派活-->监工-->整合-->验收 5个agent各跑各的context ,互相不知情
什么时候需要Agent编队
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跨层任务（前端+后端+测试+文档同时改）
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大规模代码库勘探（5个agent各搜索一遍）
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竞争假设模式、流水线模式 Plan + exrc + test + docs 4步串行
七、**humans at the edge/ **理解大模型的奉承倾向
八、如何用AI构建一家自我进化的公司
1、AI不是工具，是OS
AI原生公司的OS不是人，是信息系统+ Agent + 反馈循环
2、不是开环 Open Loop，是闭环CLosed Loop
3、不是productivity,是 capability
AI带来的不适效率提升，而是能力跃迁
差别在哪儿：旧工作变化了
能力跃迁：过去一个人根本做不了的事，现在一个人能做了
4、一人公司context堆栈
