三个真正留存下来的 AI 编程工作流

关于 AI 编程的建议大多像发布会：演示惊艳，周五就忘。经过几个月的日常使用，真正留下来的工作流只有几个。这篇讲三个。

1. 规格先行（Spec-first）

生成任何代码之前，先写一小段规格——路由、数据结构、边界情况——再让模型照着写。规格很短（一屏以内），但它逼着我先做决定，否则这些决定会被 AI 的套话糊弄过去。

经验法则：规格能写进一屏，生成的代码通常靠谱；写不进一屏，说明任务该拆了。

2. 测试锚定的重构

重构按这个节奏走：

1. 先用几个特征测试（characterization tests）冻结现状。
2. 让模型放开手脚重写。
3. 迭代到测试全绿，而且断言一个字都不用改。

测试是契约，不是提示词。模糊的提示词产出模糊的重构；一个失败的测试能带来目标明确的对话。

3. 评审即提示词

AI 杠杆率最高的时刻不是生成，而是评审。把 diff 贴过去问一句"上线后哪里会炸"，总能抓到我刚写完代码时看不见的那类问题：错误分支、时区运算，还有那个会变成雪崩的重试逻辑。

没有留存下来的

• 全自主的多文件 agent 写真实产品代码——review 的成本超过了省下的打字时间。
• AI 生成 commit message，和我不自动生成文档的理由一样：写作本身就是思考。
• 提示词库。好的提示词已经变成肌肉记忆，剩下的都烂在了收藏夹里。

三个工作流的共同点：AI 在锚定于一个我可控的产物时效果最好——一份规格、一套测试、一个 diff——而不是锚定在我的意图上。