我建议每个程序员都建立一套 AI 开发清单

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不要等项目崩了才想起AI。把它固定进日常流程，才能真正减少返工。

AI用得好不好，不取决于你会多少花哨提示词，而取决于它有没有进入你的固定流程。

如果只是偶尔想起来问一句，AI很难改变效率。真正有效的做法，是给自己准备一套开发清单。

需求阶段：先让AI帮你拆问题

拿到需求后，先让AI输出功能点、用户角色、异常场景、接口影响、数据表影响和测试重点。你再和产品或业务确认，能少走很多弯路。

编码阶段：让AI做小任务

不要让AI一口气写完整模块。让它一次完成一个小目标：生成一个函数、补一个校验、解释一段SQL、写一个单测、整理一个错误码表。

联调阶段：让AI帮你看日志

把错误日志、请求参数、响应结果、最近改动发给AI，让它给出排查顺序。它不一定一次说中，但能帮你减少无效尝试。

上线前：让AI列风险

让AI按权限、数据、缓存、并发、回滚、监控、日志逐项检查。上线前多看一遍，事故概率就低一截。

你现在是我的代码审查助手。请根据我提供的需求和代码，从安全、边界条件、异常处理、性能、测试覆盖、上线回滚六个角度列出风险，并给出修改建议。不要直接假设业务规则，无法确认的地方请标记为待确认。

把AI检查放进Pull Request

如果团队用GitHub，可以把下面内容保存为.github/workflows/ai-ready-check.yml。它不会替你调用 AI，但会自动收集改动文件和明显调试残留，方便复制给 AI 做审查。

name: ai-ready-check

on:

pull_request:

jobs:

collect-review-context:

runs-on: ubuntu-latest

steps:

- uses: actions/checkout@v4

with:

fetch-depth: 0

- name: Collect changed files and risk notes

run: |

mkdir -p .ai

git diff --name-only origin/${{ github.base_ref }}...HEAD > .ai/changed-files.txt

grep -RInE "TODO|FIXME|console.log|debugger|var_dump|print_r|password|secret|token" . > .ai/risk-notes.txt || true

echo "Changed files:"

cat .ai/changed-files.txt

echo "Risk notes:"

cat .ai/risk-notes.txt

AI不是程序员的替代品，而是程序员的放大器。越早建立自己的AI工作流，越早从重复劳动里抽身。