说实话，AI时代，一键生成代码的神话，我信了hen久，但现在我有点不敢信了。

为啥呢？因为我试过一次又一次每次dou以为自己省掉了hen多事，结果呢？返工的次数geng多了。

咱就是说AI 现在Neng帮我们写代码、补测试、Zuo review，这些确实hen方便。

但问题是它不是万Neng的。

你得给它足够的上下文，它才Neng写出靠谱的代码。

不然它就只Neng猜。

需求阶段，人要判断方向是不是成立，哪些范围Zuo，哪些先不Zuo，哪些问题必须找产品或者负责人确认。

AI Ke以把问题列出来但不Neng替我们Zuo取舍。

所以我现在会先用 Plan 模式，把需求过一遍，把零散信息整理成Neng继续讨论的东西。

比如用 /requirement-analysis 把需求拆解一下。

有人问，为什么百度不收录，其实原因hen多，比如内容质量、关键词优化、网站结构等等。

你得确保你的内容是有价值的，不是随便拼凑的。

还有，你要检查你的网站是不是容易被爬虫抓取。

代码阶段，人要判断实现是不是贴合项目现状，改动成本是否可接受，测试有没有覆盖关键风险。

AI Ke以帮我们写代码，但不Neng保证代码一定是对的。

所以我会用 /code-review 再扫一遍，确保代码没问题。

测试和文档也是同样的问题，AI Ke以帮忙，但不Neng完全依靠它。

我会用 /testcase-excel 整理测试用例，并且人工筛一遍，确保测试是有价值的。

文档也是我会基于Zui终实现geng新，确保文档是准确的。

生成越快，返工也越快。

因为 AI 写代码hen快，但Ru果需求没理清、边界没问透、测试和文档dou没准备好，就急着让它开写，Zui后hen容易得到一份“kan起来Neng跑，接手时hen难改”的代码。

所以我现在geng愿意把 AI 放进整条研发链路里而不是仅仅依靠它一键生成代码。

复杂改动先Zuo计划，再让执行模型落地

需求阶段先用 Plan 模式

测试先抓核心路径，再补边界

文档基于Zui终实现geng新

这样，我们才Neng真正发挥 AI 的优势，而不是被它绑架。