自适应工作流

传统的spec工作流（给AI一个详细的规范/需求文档，让它生成代码）虽然有效，但存在一些局限性。以下是几种更有前景的AI编程交互模式：

1. 对话式迭代开发

• 核心思想：不追求一次性给出完美spec，而是从简单描述开始，通过多轮对话逐步完善。
• 为何更好：
  • 更符合人类思考方式（我们通常无法一开始就想清楚所有细节）
  • AI可以主动提问、澄清模糊点，起到“结对编程伙伴”的作用
  • 允许中途调整方向和需求
• 示例：
  • 你：“我想做一个任务管理应用”
  • AI：“需要哪些功能？用户认证吗？”
  • 你：“要的，还有任务分类和优先级”
  • AI：“前端用React还是其他？”

2. 测试驱动开发模式

• 核心思想：先让AI生成测试用例，再生成实现代码。
• 工作流：
  1. 描述功能需求
  2. AI生成单元测试
  3. 审查和调整测试用例
  4. AI生成通过测试的实现代码
• 优势：代码质量更高，需求更明确，便于回归测试。

3. 原型演进模式

• 核心思想：先快速做出可运行的最小原型，然后逐步添加功能。
• 步骤：
  1. 生成最简可行版本
  2. 测试并反馈问题
  3. 基于反馈添加新功能或修复bug
  4. 重复2-3步
• 优势：快速验证想法，早期发现设计问题。

4. 概念-示例-实现模式

• 核心思想：分三步明确需求：
  1. 概念描述：用自然语言说明要做什么
  2. 输入输出示例：提供具体的使用场景例子
  3. 约束条件：说明特殊要求和限制
• 优势：比纯文本spec更结构化，减少歧义。

5. 代码库感知的交互模式

• 核心思想：让AI理解现有代码库的上下文，在此基础上进行开发。
• 实现方式：
  • 使用RAG技术让AI“记住”你的代码风格和架构
  • 先让AI分析相关代码文件
  • 基于现有架构进行开发
• 优势：生成代码与现有风格一致，集成更顺畅。

6. 可视化+自然语言混合模式

• 核心思想：结合图表等可视化工具与自然语言描述。
• 示例：
  • 画一个简单的架构图或流程图
  • 让AI基于图表生成代码
  • 或者让AI根据描述生成图表，确认理解正确后再编码

为什么这些模式可能比纯Spec工作流更好？

最佳实践建议：

实际上，最有效的是混合使用多种模式。比如：

1. 从概念-示例模式开始，明确基本需求
2. 采用原型演进快速做出MVP
3. 通过对话式迭代逐步完善功能
4. 对核心模块使用TDD模式保证质量
5. 整个过程中保持代码库感知

这种“自适应工作流”比固守单一的spec模式要灵活和高效得多，特别适合与AI这种具有强大推理和迭代能力的工具合作。

您目前在用什么模式？有没有遇到什么具体的痛点？