AI 编程助手工作流：规格、实现与 diff 评审

AI 编程助手提升的是吞吐，不自动提升正确性。想稳定受益，需要一条人能打断的工作流，而不是「生成 → 直接提交」。

推荐四步

1. 写清验收标准：输入输出、边界、非目标。
2. 限定改动面：告诉模型只动哪些文件/函数。
3. 小步生成：一次一个行为，跑测试或手动验证。
4. 人审 diff：盯数据流、错误处理、安全与命名，而不是被大段「看起来完整」的代码带跑。

目标：为 /api/posts 增加分页。
验收：page/pageSize 查询参数；默认 20；最大 100；响应含 total。
约束：不改数据库 schema；复用现有 query helper；补充测试。
非目标：不做无限滚动 UI。

高风险区不要盲信

• 鉴权、支付、加密、并发
• 删除类操作与迁移脚本
• 「顺便重构」——范围一飘，评审成本爆炸

和笔记站的关系

我把反复出现的判断写成博客（例如缓存、RSC 边界）。助手可以帮起草，但经验法则必须经过自己踩坑或验证再发布。

小结

把助手当成结对的快手同事：你负责规格与验收，它负责草稿。流程对了，速度和可靠性可以同时要。