AI 编码工作流：迈向2026的实战指南#

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# 需求规格说明书
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## 功能需求
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1. 用户登录
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2. 商品浏览
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3. 订单创建
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## 非功能需求
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- 响应时间 < 200ms
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- 支持1000并发
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## 边界条件
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- 用户名不区分大小写
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- 密码至少8位
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## 技术约束
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- 使用 React + TypeScript
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- 后端 REST API

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# 好的做法：只提供相关代码
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def calculate_discount(price, membership_level):
3
    """计算折扣"""
4
    if membership_level == 'gold':
5
        return price * 0.8
6
    elif membership_level == 'silver':
7
        return price * 0.9
8
    return price

1
# 业务规则：黄金会员享8折，白银会员享9折
2
# TODO: 后续需要支持更多会员等级
3
def calculate_discount(price, membership_level):
4
    ...

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❌ 不要使用：
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- 全局变量
3
- eval() 函数
4
- 字符串拼接 SQL
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✓ 应该使用：
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- 类封装
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- 参数化查询
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- 依赖注入

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# GitHub Actions 示例
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- name: AI Code Review
3
  uses: cognitive/ai-reviewer@latest
4
  with:
5
    model: claude-3-5-sonnet

1
# 提交前自动检查
2
pre-commit:
3
  - repo: local
4
    hooks:
5
      - id: ai-lint
6
        name: AI Code Quality Check
7
        entry: ai-check

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代码提交 → AI审查 → 自动修复 → 测试 → 合并

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# 测试示例
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def test_calculate_discount():
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    assert calculate_discount(100, 'gold') == 80
4
    assert calculate_discount(100, 'silver') == 90
5
    assert calculate_discount(100, 'normal') == 100
6

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    # 边界测试
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    assert calculate_discount(0, 'gold') == 0
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    assert calculate_discount(-10, 'gold') == 0  # 负数处理

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请为以下函数生成测试用例，包括：
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1. 正常输入
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2. 边界值
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3. 异常输入
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4. 性能测试
6

7
```python
8
def fibonacci(n):
9
    ...

1
## 五、保持人工审查
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### 5.1 AI不能替代的领域
4

5
| 必须人工审查 | AI可独立完成 |
6
|------------|-------------|
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| 安全漏洞检查 | 代码格式化 |
8
| 业务逻辑验证 | 单元测试生成 |
9
| 性能瓶颈分析 | 文档生成 |
10
| 代码可维护性 | 简单Bug修复 |
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### 5.2 审查清单
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使用AI生成代码后，人工审查清单：
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16
```markdown
17
## 代码审查清单
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### 安全性
20
- [ ] 无SQL注入风险
21
- [ ] 无XSS漏洞
22
- [ ] 敏感信息未硬编码
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24
### 可维护性
25
- [ ] 变量命名清晰
26
- [ ] 函数职责单一
27
- [ ] 有适当注释
28

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### 性能
30
- [ ] 无明显性能问题
31
- [ ] 数据库查询优化
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33
### 业务逻辑
34
- [ ] 符合需求规格
35
- [ ] 边界条件处理正确

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用户故事：作为买家，我想快速下单，以便节省时间
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澄清问题：
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1. 支持哪些支付方式？
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2. 是否需要优惠券？
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3. 库存不足如何处理？
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4. 是否需要短信通知？
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结论：
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- 支付：微信、支付宝
11
- 优惠券：满100减10
12
- 库存：提示用户，不自动取消
13
- 通知：下单后推送

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1. [ ] 实现订单数据模型
2
2. [ ] 实现订单创建API
3
3. [ ] 实现订单查询API
4
4. [ ] 实现支付回调
5
5. [ ] 实现库存校验
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6. [ ] 集成优惠券系统