渐进式AI编程

id 代码 订单 购物车 菜品
发布于 2026-06-10
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结构化摘要

文章主旨:

本文通过构建一个PC端外卖平台的完整实战项目,系统性地介绍了如何将多种AI编程工具(Plan Mode、Hooks、MCP、Subagents、OpenSpec等)组织成渐进式、可复用的工程化工作流,从而实现从单点工具使用到体系化AI开发能力的跃升。

关键要点:

  1. 三阶段渐进式实战:阶段一(AI协作基础,使用CODEBUDDY.md、Plan Mode、Hooks构建菜单页)→ 阶段二(工程化质量体系,引入MCP、Subagents、ESLint、E2E测试实现购物车与下单)→ 阶段三(Spec-Driven开发,通过OpenSpec、Skills、Agent Teams实现订单状态机等复杂迭代)。
  2. AI编程水平衡量四维度:工作效率(重复性任务交给AI)、工程质量(符合规范、有测试)、代码准确性(一次跑通比例)、可复用性(经验沉淀为团队资产)。
  3. 核心工具链与价值对应:Plan Mode+CODEBUDDY.md保证代码准确性;Hooks+ESLint+多Agent Review保障工程质量;Skills+记忆系统+Commands提升可复用性;Subagents+Worktree+多实例实现并行效率。
  4. 组织能力 > 代码能力:作者强调,瓶颈在于多Agent间的协调与PR冲突,应从“怎么写代码”转向“如何做管理”——像PM+技术总监一样搭建SOP、管理需求闭环。
  5. 根据业务实际选择工具:不盲目追求最新工具,重要的是形成体系化工作流,让工具互相配合、持续积累。

内容结构:

一、课程缘起与设计

  • 痛点:AI Coding概念多工具多,易学难精,单点使用无体系。
  • 解法:通过完整外卖平台项目串联工具,三阶段渐进式实战。

二、如何衡量AI Coding水平

  • 提出四个维度:工作效率、工程质量、代码准确性、可复用性,并给出具体衡量标准。
  • 建议根据业务实际选择工具方法,不盲目追求最新。

三、外卖平台实战(三个阶段)

阶段一:AI协作基础(餐厅菜单页)

  • 核心工具:CODEBUDDY.md(持久上下文)、Plan Mode(先规划后执行)、Hooks(自动化校验)、UI美化(ui-pro-cli+ui-ux-pro-max)。
  • 工程实践:创建项目目录,配置CODEBUDDY.md、prettier、git hooks,使用/init命令初始化,最终实现搜索商家、查看菜单、菜品详情及规格选择。

阶段二:工程化质量体系(购物车与下单)

  • 新增工具:MCP(连接外部服务)、Commands(自定义斜杠命令)、Subagents(专业化分工)、Background Agent(异步任务)、Worktree(并行分支)、Ralph(自主循环)、vibe-kanban(看板管理)。
  • 工程质量保障:集成ESLint、自定义Git提交命令(含emoji和文档检查)、Playwright E2E测试(Page Object模式)。
  • 实施成果:购物车Context+localStorage持久化、菜品加购、购物车浮窗、E2E测试覆盖。

阶段三:Spec-Driven开发(订单状态机)

  • 核心工具:Skills(模块化能力包)、OpenSpec(规范驱动开发框架)。
  • OpenSpec工作流:通过/opsx:explore、/opsx:new、/opsx:continue、/opsx:apply等命令实现需求探索、Spec编写、代码生成、验证、归档闭环。
  • 实施成果:实现订单5状态(待接单→已接单→配送中→已送达/已取消)、管理端推进、顾客追踪、评价系统。

四、小结

工具价值分类

  • 代码准确性:CODEBUDDY.md、AskUserQuestionTool、OpenSpec、CodeWiki、Context7。
  • 工程质量:ESLint、Hooks、多AgentReview、Plan Mode、先做垃圾再重构。
  • 可复用性:Skills、记忆系统、分层CODEBUDDY.md、Commands、Subagents、Skills市场。
  • 效率与协作:Worktree、Background Agent、Ralph、vibe-kanban、Agent Team、Checkpoint/Rewind、消息提醒。

松哥观点

  1. 组织能力 > 代码能力:瓶颈在PR冲突,应从写代码转向做管理。
  2. 模型输出上限 = 用户认知边界:描述越精确深刻,输出越具体。
  3. Attention is All You Need:专注在哪,天赋就在哪。

关键建议

根据自身业务选择适合的工具,形成体系化工作流,让工具互相配合、持续积累。

文章总结:

本文是一份高度结构化的AI编程实战指南,强调通过完整项目串联工具、建立渐进式工程化体系,并最终将能力从代码编写转向流程管理与组织协作——所有工具的选择和运用都应服务于“体系化、可复用、可衡量”的工程目标。

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