AI Coding 实践指南

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上下文工程：决定 AI Coding 质量的关键 ​

**Prompt 决定 AI 的下限，上下文决定 AI 的上限。**没有好的上下文，再好的模型也写不出符合你项目要求的代码。

什么是上下文工程 ​

为 AI 准备最优输入信息的实践，涵盖 Prompt 写法、项目结构、规范文档、模板库、上下文用量、多 Agent 协同等。

            ┌─────────────────────────────────────────┐
            │            上下文工程（本章）              │
            ├─────────────────────────────────────────┤
            │  地基      项目结构   agents.md  工具适配 │
            │  写作      Prompt 工程 模板库  上下文管理 │
            │  协作      多 Agent 协同                 │
            └─────────────────────────────────────────┘

阅读顺序 ​

按依赖关系由浅入深，建议顺序：

顺序章节一句话定位
1项目结构最佳实践让 AI 一眼看懂你的代码组织
2agents.md 约束规范给 AI 写一份"项目说明书"
3CLAUDE.md / 工具适配让不同 AI 工具都遵守同一份规范
4Prompt 工程写出 AI 能精确执行的指令
5Prompt 模板库把高频任务固化为可复用模板
6上下文管理策略控制单次任务的上下文用量
7多 Agent 角色协同当单 Agent 不够用时拆分专业角色

为什么它重要 ​

没有上下文：             有上下文：
「帮我写个用户列表」     「参考 @agents.md 写用户列表，
 ↓                       用 React Hooks + TS 严格模式，
 AI 输出 class 组件、    走 services/ 拿数据，
 用 MobX、内联样式       覆盖 loading/empty/error 三态」
 ↓                       ↓
 返工率 80%              一次可用率 80%

经验估算：1 天写好 agents.md，AI 生成代码可用率 +30%；1 天整理模板，团队整体效率 +50%。

各章关系 ​

项目结构 ──┐
          ├──▶ AI 知道"项目长什么样"
agents.md ─┤
工具适配   ─┘
          │
          ▼
Prompt 工程 ──▶ AI 知道"这次做什么"
Prompt 模板 ──▶ AI 知道"高频任务怎么做"
上下文管理 ──▶ 控制每次任务的输入量
          │
          ▼
多 Agent 协同 ──▶ 复杂任务交给"专家团队"

实战原则 ​

DO

  • 项目结构清晰、命名一致
  • 写好 agents.md，团队共享
  • 掌握 Prompt 工程六要素，每次写清楚意图
  • 高频任务做成模板
  • 每次任务明确指定上下文范围

DON'T

  • 让 AI 猜项目约定
  • 每次重复说明同样的话
  • 用过大的上下文（污染）
  • Prompt 过于模糊或冗长
  • 把 agents.md 写成"百科全书"

下一节：项目结构最佳实践