前言
我其实是一名证券事务代表，双硕士学历——法学（白俄罗斯国立大学）和金融（吉林大学）。我的技术栈是Python、Rust、Vue3、Docker、PostgreSQL。听起来像程序员的简历，但这些代码大部分都不是我自己写的。
**我的原则：尽量不自己写代码，只做架构师和提示词工程师。**
这不是偷懒，而是一种工作方式的彻底重构。从2024年初开始解除AI编程，到2026年已经用这套方法完成了量化交易系统架构设计、企业董办管理系统、BPM 系统、风控系统需求拆解、个人品牌官网搭建等多个项目。本文是我三年实践的系统性总结。
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一、核心理念：先想清楚，再让AI动手
很多人（包括我之前也是这样）用AI写代码的方式是：打开IDE，把需求往对话框里一扔，等代码输出，然后复制粘贴。
**这是最差的用法。**
我踩坑后逐渐摸索出来的工作流程中，时间花最多的环节永远是**市场调研和技术选型**，而不是写代码。在告诉AI"写什么"之前，必须先回答三个问题：
1.**为什么做**——这个功能解决什么痛点？不做的代价是什么？
2.**做给谁**——用户画像是什么？他们现在的替代方案是什么？
3.**怎么做**——技术栈是什么？架构边界在哪里？哪些东西绝对不做？
这三个问题想不清楚，AI写出来的代码再多也是废代码。
### 实际工作流
```Figma 画草图 → AI 抽卡打磨视觉 → 做前端 demo → 补全项目文档 → 拆成模块 → 交给 AI IDE 分批开发```
关键在于**拆成模块**这一步。一个"做好用户模块"的任务，AI大概率会做出你不需要的东西。但如果你拆成"用户注册接口，接收邮箱和密码，返回JWT token"，AI几乎不会出错。
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二、工具分工：前端Gemini，后端Claude
不同AI模型有不同的"性格"，用对地方事半功倍：
| 任务 | 模型 | 原因 ||------|------|------|| 前端页面初始化 | Gemini 2.5 Pro | 有"灵气"，视觉审美在线 || 前端美化/交互细节 | Gemini 2.5 Pro | 对CSS和动画的理解更自然 || 后端工程结构 | Claude | 架构严谨，接口设计稳定 || 数据库Schema | Claude | 对关系型数据库的理解更深 || 代码审查 | Claude | 更善于发现逻辑漏洞 |
这不是绝对的，但这是我反复验证后的最优分工。**没有最好的模型，只有最合适的场景。**
### 多Agent并行策略
当不考虑成本时，可以让多个AI同时做同一任务，挑最优的推进。这就像让三个工程师同时做一道题，取最好的答案。效率飞快，但有个前提——
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三、刹车系统：越高速越需要安全网
另一方面，还要通过钩子持续进行 git 任务的注入。
**教训：AI越快，你的安全网越要牢。**
### Git是最后的安全网
```bash# 每次验证通过后立刻提交gitadd.gitcommit-m"feat: 用户注册接口完成，能跑"
# AI乱来就回退gitlog--onelinegitcheckout<commit-id>```
这不是可选项。如果你不能在30秒内回退到上一个能跑的版本，你就没有安全网。
### 原子化提交
```❌ "feat: 完成用户模块和数据库配置"✅ 拆成两条： - "feat: 完成用户模块 CRUD" - "feat: 添加数据库连接配置"```
一个Commit解决5个问题 = 垃圾。每次Commit只做一件事，出了问题能精准定位。
### 实验沙盒SOP
所有破坏性改动必须在feature分支上做：
```1. git checkout -b feature/new-experiment2. 在分支上做所有改动3. 测试通过 → 合并到 main4. 测试失败 → git checkout main + 删除分支```
**失败了不丢人，失败了污染了主线才丢人。**
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四、任务拆解：5到30分钟一个单元
这是我最核心的经验。AI编程的失败，90%是因为任务太大。 我很多时候尝试过在晚上睡觉前给 AI 布置一个长任务，但第二天起床的时候发现，它十几20 分钟就认为任务已完成就停止了运行，剩下的时间都在摸鱼。下面就是我摸索出来的让 AI 自主执行长时间任务的经验。
| 维度 | 正确 | 错误 ||------|------|------|| 时间 | 5-30分钟 | 超过2小时 || 文件 | 1-2个文件 | 10+个文件同时改 || 功能 | 一个明确功能 | "做好XX模块" || 可验证 | 有明确输出标准 | "优化一下" |
### 四步执行流程
**第一步：派活前先定交付标准**
告诉AI"先输出文件结构，确认后再写代码"。这一步能过滤掉80%的方向性错误。
**第二步：让AI先画目录结构**
确认后再施工。禁止AI新建或修改文件夹——这个权限必须由人控制。
**第三步：完成后立刻验证**
能跑吗？输出对吗？文件结构对吗？通过后立即Git提交。
**第四步：AI乱来立刻止损**
说"停" → 清理现场 → `git checkout <commit-id>` 回退。不要试图修补AI的烂摊子，回退永远比修补快。
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五、规则体系：给AI立规矩
AI不是人，它没有常识，没有"这应该不对吧"的直觉。所以你必须把规则写死。
### 我的规则分层
```┌──────────────────────────────────────┐│ 全局铁律（所有AI工具必须遵守） ││ → 安全红线、禁止事项、强制规范 │└─────────────────┬────────────────────┘ │┌─────────────────▼────────────────────┐│ 工具链规范（UV-First Policy） ││ → Python环境管理、依赖声明 │└─────────────────┬────────────────────┘ │┌─────────────────▼────────────────────┐│ 项目规则（各项目CLAUDE.md） ││ → 项目专属架构和业务逻辑 │└─────────────────┬────────────────────┘ │┌─────────────────▼────────────────────┐│ 执行检查清单 ││ → 派活前自问 + 完成后必做 │└──────────────────────────────────────┘```
### 铁律示例
| # | 禁止 | 原因 ||---|------|------|| 1 | 禁止用 pip/conda/venv | 必须用 uv 管理 Python 环境 || 2 | 禁止使用 Redis/gRPC/中间件 | 每多一个组件多一个故障点 || 3 | 禁止在 main 分支直接改代码 | 必须开 feat/ 分支 || 4 | 禁止 .env 进 Git 历史 | 密码/Token 必须隔离 || 5 | 禁止 Public Repo 推送代码 | 安全红线 |
这些铁律不是写在文档里看看的，而是**写入AI的规则文件**，每次启动AI IDE时自动加载。AI违反任何一条，立刻停止当前任务。
### 规则编写原则
-**规则是用来"卡死"逻辑的，不是用来"描述"逻辑的**- 极简表达：5个字能说明白就不用20个字- Token敏感：规则越短，AI理解业务的"脑容量"越大
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六、深度人机协作：一行行审计AI代码
用AI写代码不等于甩手不管。恰恰相反，AI写完之后，**一行行审计**才是真正学东西的环节。
我的做法是跟着AI的执行过程理解它的思考逻辑：
1.**看AI为什么做这个选择**——它选了PostgreSQL而不是SQLite，为什么？
2.**看AI遗漏了什么**——错误处理、边界条件、并发安全
3.**看AI的编码习惯**——变量命名、函数拆分、模块组织
这个审计过程比看任何教程都有效，因为你在看的是一个"能运行的思路"，不是纸面理论。
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七、独立开发者方法论
这套方法不仅适用于编程，更是一种独立开发者的生存哲学：
1.**选题最重要**：写代码前必须全面调研，先思考再动手。代码是最不值钱的部分，判断力才是。
2.**从垂直领域来，到大众中去**：垂直切入积累专业口碑，再面向大众推广。
3.**做减法，不完美主义**：快速验证，实践中不断修正定位。完美主义是独立开发者的最大的敌人。
4.**提前准备传播素材**：清晰直观的演示视频，让别人帮你宣传。
5.**代码是冷的，故事是热的**：学会讲好代码背后的故事，是独立开发者必修课。
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八、一句话总结
| 领域 | 核心原则 ||------|---------|| AI编程 | 任务拆小，每步验收，Git做安全网 || Python环境 | uv是唯一管理器，uv.lock必须提交 || 工具分工 | 前端Gemini有灵气，后端Claude更稳 || Git | 原子化提交，分支管理，乱了就回退 || 实验 | 乱就开分支，失败就删，成功才合并 || 规则 | 卡死逻辑不描述逻辑，极简表达 |
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后记
我是个证代，传统的划分是法律金融人，而不是程序员。但我发现AI编程这件事，最重要的能力不是写代码，而是**想清楚**。法律训练教给我的——严谨的逻辑、对边界条件的敏感、对风险的偏执；金融训练交给我的是计算风险收益和数学期望——恰恰是AI编程最需要的素质。
代码可以交给AI，但判断力不能。
这是一个人人都能写代码的时代，但不是人人都能写对代码的时代。区别在于：你是AI的指挥者，还是AI的搬运工。
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作者：Jack Chen