Ai编程的开发逻辑和开发流程

多客科技

作者：微信文章

    一，前  言     


      人工智能技术的飞速发展如同一把神奇的钥匙，悄然打开编程世界的一扇扇新大门。每一次技术变革都伴随着新的机遇与挑战，就如同曾经的工业革命让生产效率实现了质的飞跃，但同时也对传统的手工业模式提出了巨大的挑战。如今，AI编程的出现，让开发者们既兴奋又担忧，也为0基础普遍人带来新的机会和挑战。究竟它会带来怎样的变革?今天，为大家--揭开这场编程革命的神秘面纱。






二，AI编程与传统编程有什么区别


   AI编程与传统编程之间的主要区别在于它们的目标和方法。

传统编程通常是通过明确的规则和逻辑来解决特定问题

程序员需要详细定义所有可能的情况和结果。清楚地定义输入、处理和输出的每个步骤，编写的代码是基于固定的逻辑。给定相同的输入，程序总是会产生相同的输出。

AI编程则是依靠大模型驱动实现编程开发

既然Ai编程是依靠大模型来实现开发，那AI编程的开发逻辑就是用好AI就对。






三，AI编程的开发逻辑


Ai编程开发第一步，就是搞清楚大模型的开发逻辑，也就是怎么用好大模型。要实现AI编程的精确开发，其核心本质要归结为‌规定、约束、限制‌，是因为这三者共同解决了AI编程与传统编程的根本差异——‌AI的不确定性与人类目标的确定性之间的矛盾‌：‌

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‌一、规定：对抗AI的“模糊性”‌

‌问题本质‌：
AI模型（如LLM）本质是概率模型，其输出具有‌开放性‌和‌不可预测性‌。例如同一需求可能生成10种不同实现的代码。‌规定的价值‌：
通过‌刚性规则‌（如代码规范、架构标准）将开放性输出收敛到确定性路径，实现：

‌确定性对齐‌：强制AI输出符合人类定义的“正确性”标准‌可复现性‌：相同输入必得相同质量的输出（如Trae IDE规则引擎确保每次生成代码都包含异常处理

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‌二、约束：控制AI的“发散风险”‌

问题本质‌：
AI在无约束下可能生成危险操作（如删除生产库）、低效代码（死循环）或脱离业务场景的方案。‌约束的价值‌：
建立‌多维防护网‌：

约束类型	作用机制	实例
‌技术约束‌	限制资源/行为边界	禁止调用System.exit()[2]
‌语义约束‌	消除歧义（CLEAR框架[5]）	明确定义“实时”=响应≤200ms
‌安全约束‌	阻断高风险操作	过滤文件系统写入指令

三、限制：激发“定向创新”‌

‌问题本质‌：
AI的“创造力”在无边界时可能产生不落地方案（如提议用未发布库版本）。‌限制的价值‌：
‌在有限空间内实现质变‌：

‌倒逼优化‌：如要求“在≤50行代码内实现支付功能”，迫使AI提炼核心逻辑‌聚焦价值区‌：合规限制（如PCI-DSS）排除70%无效方案，集中资源攻克剩余30%可行解[2]‌标准化输出‌：限制框架版本（如Spring Boot 3.x）避免技术碎片化

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‌四、本质逻辑：三角稳态模型‌

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        确定性
          ▲
  规定性锚定  │ 目标校准
   创新效率◀─┼─▶风险控制
  限制激发创新 │ 约束防控风险
          ▼
        可靠性

‌动态平衡‌：

规定性确立目标（‌做什么正确‌）约束性保障过程（‌如何不跑偏‌）限制性提升效能（‌怎样做得更好‌）

‌终极目标‌：
‌让概率驱动的AI输出具备确定性工程的可靠性‌，这正是精确开发的核心诉求。

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‌关键认知：约束不是枷锁而是导航仪‌

当人类驾驶员（开发者）将方向盘交给AI时，规定/约束/限制本质上是为AI安装：

‌GPS导航‌（规定目标路径）‌车道保持系统‌（约束行为边界）‌限速装置‌（控制风险阈值）
唯有如此，AI这辆“高性能赛车”才能安全抵达终点，而非失控坠崖。这便是精确开发的终极哲学。

四，AI编程的三大要点


1，讲清楚需求

即使AI无所不能，但它不是你肚子的蛔虫，你必须讲清楚你要什么，AI才能做出符合你预期的程序。AI编程第一步：明确开发目标

程序员：有明确的开发需求——提效（代替自己干活），完善（非全栈，初级）创业者：有明确的业务需求——用编程AI代替开发团队，先做出最小可行性产品AI爱好者：没有明确的需求，试试玩玩

2，讲清楚规则

鉴于大模型的幻觉问题和技术成熟度问题，要实现精确开发，核心本质是规定、约束、限制（上面说了。）

3，精准定位问题

问题在哪问题是什么你要的是什么

五，ai编程的开发流程


先做什么，后做什么

   需求描述


    │
    ▼

    技术架构（平台、技术、结构、数据库、接口等）

    │
    ▼

  开始开发

      │
    ▼

  环境、测试、调优

      │
    ▼

  部署上线




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六，适应AI编程的终极法则


适应AI编程的终极法则：

不做AI能做的事（如写排序算法）
      专攻AI不能做的事（如需求创新性拆解）
      成为规则的制定者而非执行者



这种范式转移如同从“驾驶马车”转向“操作高铁控制系统”，开发者需重构思维模型方能释放AI编程的真正威力。




七，下一篇预告


神仙提示词，提示词中的”爱马仕“




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