文章

文章深入分析了当前 AI 编程采纳率低（约 30%）的四大核心原因：信息不对称、任务粒度过大、反馈循环缺失和角色边界模糊。针对前两个问题，作者提出并详细阐述了两套解决方案：一是建立分层、标准化、版本化的文档体系，为 AI 提供充足的上下文信息；二是建立规范化的 Issue 管理流程，将复杂需求拆解为原子任务，并设计了`/issue-create`、`/issue-breakdown`等一系列 AI 命令辅助开发。文章还分享了基于 Claude Code 的实践架构、文档结构、需求管理命令及多项最佳实践（如 Memory 驱动开发、严格质量控制、上下文优化、提示词工程等）。最终，作者指出通过这种“AI 结对编程”模式，虽初期效率提升有限，但长期可显著降低维护成本、提升需求可追溯性，并预期将开发时间节约 20-30%。