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前言
我总结了使用AI编程工具的6点最佳实践，这些实践基于Cal Rueb在8月1日发布的YouTube视频：Claude Code 最佳实践。
虽然视频主题是”Claude Code 最佳实践”，但我认为这些原则适用于任何AI编程工具的最佳实践。
关键原则总结：小步快跑 · 领域分工 · 即时刹车
一、上下文压缩
痛点
- 上下文大小限制影响开发连续性
核心提示词
我需要总结当前所有工作内容，后续将由其他开发者接手继续开发。
作用
- 生成会话摘要作为后续协作基础
- 突破上下文长度限制时保持连续性
二、先分析问题解
痛点
- 盲目修改会造成错误，要先有决策权
关键提示词
请分析此Bug的根本原因，并制定修复方案。
为何有效
- 强制先分析后执行，避免盲目修改
- 输出可执行计划供开发者决策
三、测试驱动开发(TDD) & 安全机制
强制规范
- ✅ 测试优先：编码前要求Claude生成测试用例
- 📏 小步迭代：每次仅允许微变更
- 🔁 即时验证：变更后立即运行测试
- 🧹 静态检查：提交前执行TypeScript类型检查和Lint
- 🗂️ 高频提交：建立安全回滚点
优势
- 防止代码失控
- 构建版本安全网
四、视觉化协作
痛点
- 有些内容直接截图，模型更容易理解
截图工作流
- 附截图并指令：
"请按此截图实现界面：[图片]" - 适用场景：
- 精准还原UI设计
- 调试布局问题
- 解释复杂需求
五、专用子代理协作模式
领域分工
graph LR
A[主代理] --> B[编码专家]
A --> C[方案规划师]
A --> D[测试工程师]
A --> E[代码审查员]
价值
- 专业模块专业处理
- 避免单代理过载
六、实时纠错机制
干预指令
立即停止！当前方向有误，请改用[新方案]。
触发时机
- 输出质量下降
- 方案偏离需求
- 出现无关内容
总结
这6点最佳实践的核心是建立可控、可预测、可回滚的AI编程工作流。通过上下文管理、分析优先、测试驱动、视觉化协作、专业分工和实时纠错，我们可以最大化AI编程工具的价值，同时保持对开发过程的完全控制。
请我喝杯咖啡
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