在 AI Coding 的实战落地中，本人实战经历了五大痛点：AI 生成的代码为何缺乏新特性？老项目文档爆炸如何管理？跨兵种联调成本如何降低？Token 消耗过大时如何界定 AI 编码边界？以及如何有效防范 AI 幻觉？针对这些问题，我们实战中需采取系统化的工程解法。首先，针对代码规范与老项目痛点，必须从“提示词工程”走向“上下文工程”。实战中，应建立标杆代码库与反模式清单，借助智能重构工具让 AI 输出符合新特性的专家级代码。同时，通过维护全局上下文文档（如 AGENTS.md）、对老项目进行全量代码语义索引，并将 PRD 作为架构元数据，构建机器可读的“持久架构记忆”，彻底解决文档爆炸与上下文丢失问题。其次，面对跨兵种协同难题，需推行“契约优先”策略。将 API 契约作为唯一真实数据源，一旦文档变更，便通过 CI/CD 流水线自动联动前端、后端及数据端代码同步更新，将沟通成本降至最低。再次，在成本与边界界定上，需建立清晰的人机分工机制。将标准 CRUD 与测试生成交由 AI 处理以降本增效；而涉及核心算法、安全及数据一致性的代码，仍需专家兜底，并按系统等级实施分级策略。最后，在质量保障实战中，不能仅依赖人工素质，必须依靠系统级工程机制。通过自定义 Linter 将架构约束机械化执行，并落实“初级核对、资深校验、场景化测试”的三级审核机制。此外，推行测试驱动 AI（TDD 逆向化），并将历次 AI 犯错的经验沉淀为规则，形成持续优化的质量闭环。
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