原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzOTU0NTQ0MA==&mid=2247557988&idx=1&sn=b70b03f87eedda96f43a8dc7ec05047b&poc_token=HBZprmmjj7DF73AUPflzAP804aiDmrFO9m9DBddv
我先说结论：AI 写代码这件事，真正的分水岭不在模型本身，而在你有没有把流程设计清楚。
文章要点
- 原文可解析信息有限，建议结合原文完整阅读。
我的观点
团队层面最该沉淀的是失败样本和复盘模板，而不是个人技巧。
如果没有明确验收标准，AI 产出的“看起来能跑”会很快变成维护负担。
把上下文边界、接口契约、回归检查前置，采纳率会比单纯调 prompt 更稳定。
实践建议
- 先写验收条件（测试、输出格式、边界场景），再让模型生成实现。
- 每轮只优化一个维度（正确性/可读性/性能），避免目标漂移。
- 把评审驳回原因沉淀为 checklist，下一轮直接复用。
收尾
别追求“看完很多”，要追求“本周能改一件事”。把这篇文章转成一个具体动作，效果会比收藏链接更大。