本文总结了如何在 2026 年以前沿实践者的方式，把 LLM 当成靠谱的“结对程序员”：从写规格、拆任务，到选模型、提供上下文、引入自动化与测试，再到保持人工审查与持续学习。

2025 年，AI 编码助手对大量开发者来说已经从“玩具”变成了“生产工具”。但是，要真正把它用好，并不是“丢给模型一个愿望就能出成品”，而是需要一套有章可循的工程化工作流。

本文介绍了经过验证的 LLM 编码工作流：如何计划、编码、测试与协作，把 LLM 当作一名强大的配对程序员，而不是全自动的“猜代码机器”。

1. 先写清规格，再生成代码

很多人用 LLM 写代码的常见误区是：一上来就让模型写一大坨代码，而不是先讲清楚要做什么。

正确的做法是：

把第一步完全用在“和 AI 一起梳理规格”上，而不是写实现；
让模型反问自己：逐步澄清需求、约束、边界条件和边缘场景；
最终产出一份 spec.md，里面包括：需求、架构决策、数据模型、依赖、测试策略等。

做一个“15 分钟瀑布开发”：在真正写代码前，用极短时间完成一个结构化规划过程，让后续编码变得顺滑。

有了这样的规格，后面再让 LLM 参与写代码，双方都清楚“到底要造什么东西” —— 这比模糊的“帮我写个 X 功能”效果好太多。

2. 把工作拆成小块、迭代推进

LLM 在处理小而清晰的任务时效果最好，在“一次性写完整个应用”时往往会失控。

正确的做法是：

把整体需求拆分成一系列小的步骤或 ticket；
每次只让模型完成一个步骤：
- 例如：“现在按照计划里的 Step 1，实现这段逻辑”；
每个步骤完成后，先本地或在 CI 里验证，再进入下一步。

很多开发者都踩过这个坑：一次性让 LLM 生成整套应用，最后得到的结果就像“10 个人各写了一块、从来没对齐过”的代码，风格不一致、重复严重、缺乏整体结构。

小步迭代 + 每步验收，既更稳，也更容易在中途纠偏。

3. 给足上下文与约束，让模型“有据可依”

LLM 不是读心术，它只擅长在给定上下文里做推理与补全。如果只给很少的信息，就要求它做复杂修改，通常会得到“听起来像是对的，但其实不太对”的答案。

更靠谱的做法是：

明确告诉模型：
- 要修改/参考的具体文件或代码片段；
- 相关模块的约束与不变量（不能破坏的前提）；
- 项目里已有的实现示例（“照这个风格来”）；
对于冷门库、新 API，直接把 README 或官方文档贴进上下文；
在 prompt 里给出反例与禁区：哪些解法太慢、不可用，应该避免。

有些工具（如 gitingest、repo2txt 等）可以帮助把重要代码部分“打包成文本”，让模型一次性读入。原则很简单：

不要让模型在“信息严重不全”的情况下瞎猜。如果有个 bug 需要理解 4 个模块才能修，那就把这 4 个模块的关键部分都给它看。

4. 有意识的选择合适的模型，并敢于“换一位搭档”

不同 LLM 有不同的“性格”和擅长领域：

有的在解释代码、写文档方面特别强；
有的在重构大代码库、更改 API 接口时更稳；
有的交互体验顺滑，很懂你的意图。

正确的做法是：

对于重要任务，不要死守一个模型；
当一个模型频繁“卡壳”或产出质量一般时，可以把同一个 prompt 复制到另一个模型里试试；
在条件允许时尽量使用最新一代的高质量模型，因为在复杂任务上的差距会被无限放大。

“多模型配合”的典型用法是：

用模型 A 生成代码；
再请模型 B 做审查：“帮我找找这段实现里可能的问题或可改进的地方”。

这种“AI 审 AI”的方式，在实践中确实能抓出一些单一模型容易忽略的细节问题。

5. 把 AI 编码融入整个开发生命周期

AI 不只是在“写代码那一下”有用，而是可以贯穿整个软件开发生命周期（SDLC）：

在命令行里用 AI Agent（如 Claude Code、Gemini CLI 等）直接对项目操作：读文件、改代码、跑测试、分步修复问题；
用云端 Agent（如 GitHub Copilot Agent 等），让它在云端克隆仓库、跑测试、开 PR；
在 IDE 里，让 Copilot 帮你：
- 写样板代码；
- 做批量重构；
- 生成和完善测试用例；
- 总结复杂模块的行为。

正确的做法是：

让 Agent 去执行具体任务（写代码、跑测试、提 PR）；
但自己始终作为“总指挥”：
- 提供计划与上下文；
- 审查每一个关键步骤；
- 决定是否采纳修改。

6. 保持“Human-in-the-loop”：验证、测试与审查一个都不能少

无论模型看起来多自信，责任都在你自己。

正确的做法是：

把 LLM 当成一个特别聪明、但很容易犯错的初级工程师。

因此：

不要盲信任何一段 AI 生成的代码；
至少要做到：
- 自己过一遍逻辑，理解每个关键分支；
- 跑单元测试/集成测试，验证行为是否符合预期；
- 对重要改动进行认真的 code review（可以同时用人和另一个模型来审）。

如果缺乏测试，Agent 也会被“蒙在鼓里”，很难分辨自己有没有破坏已有逻辑；相反，完备的测试集是 AI 的“安全网”。

7. 频繁提交，善用版本控制当作“安全网”

当 AI 可以在很短时间内生成大量代码时，细致的版本控制习惯比以往任何时候都重要：

小步提交、频繁提交，把 git commit 当作“存档点”；
每完成一个小任务、通过一次测试，就做一笔干净的提交；
大胆尝试 AI 建议的重构，但一旦发现跑偏，就回滚到上一个稳定点。

这样做有几个现实好处：

出现奇怪问题时，可以通过 commit 历史快速定位是哪个改动引入的；
也方便把 git diff 贴给 LLM，让它基于差异做分析和修复建议；
对 AI 来说，一个结构清晰的提交历史本身就是极佳的上下文素材。

对于更复杂的场景，可以使用分支或 worktree，把不同功能或不同 Agent 的实验隔离开。这样即使某个方向失败，直接丢弃对应分支即可，不会污染主线。

8. 用规则与示例“调教” AI 搭档

你完全可以，也应该，把 AI 当作一位需要入职培训的新同事：

为它准备 CLAUDE.md、GEMINI.md 之类的“团队守则”文件：
- 代码风格、缩进规则；
- 不允许使用的 API 或模式；
- 偏好的架构风格（函数式 / OOP 等）；
在每次会话开始时，把这些规则喂给模型；
在提示词中明确要求：
- “不确定时先提问，不要编造”；
- “修 bug 时用注释简要说明修改原因”。

在具体任务里，多给模型“这个仓库里已经有的好例子”：

先贴一段你认为写得很好的函数；
再说“请用类似风格实现另一个功能”。

LLM 非常擅长模式模仿，有了高质量示例，更容易输出风格一致、容易维护的代码。

9. 拥抱测试与自动化，让 AI 在“护栏”里奔跑

一个 AI 友好的开发环境，往往具备这些特征：

完整的 CI/CD 流水线；
自动化测试（单测、集成测试）；
严格的 lint / 格式检查；
可以随时部署到预发环境做验收。

在这样的环境里：

让 AI 写完代码后开 PR，由 CI 来跑测试；
把失败的测试输出、lint 报错复制给 AI，让它针对性修复；
结合现有 code review bot，再用 AI 去回应这些评论并生成新的改动建议。

本质上形成了 高频反馈闭环：

AI 写代码 → 自动化检查发现问题 → 把结果喂回给 AI → AI 修复 → 你做最终判断。

你不再需要亲自做所有机械劳动，但仍然牢牢掌握“是否可以合并/上线”的决策权。

10. 持续学习：AI 放大的是“已有的好习惯”

重要结论是：

对有扎实工程基本功的人来说，AI 会成倍放大生产力；
对缺乏基础的人来说，AI 可能放大的是混乱和幻觉。

当你：

已经习惯写规格文档、做设计评审；
已经依赖测试与 CI 来保证质量；
已经有良好的架构和 code review 文化；

那么把 LLM 引入工作流，往往会让这些实践更高效、更易落地。

相反，如果这些基础都没有，就急于把“写代码”外包给 AI，往往会陷入一种类似“达克效应”（Dunning–Kruger）的状态：

感觉自己交付了不少东西；
但系统的可维护性、可扩展性和质量经不起时间考验。

因此，与其担心 AI 会不会让你“退化”，不如把每一次与 AI 协作当成学习机会：

让它解释某段实现背后的思路；
让它列出不同技术方案的 trade-off；
通过 debug 它犯下的错误，加深自己对系统与语言细节的理解。

长远来看，“优秀开发者 + AI” 的组合远强于任何一方单独存在。

小结：AI 不是导演，而是被你指挥的超级助手

这是“AI 增强的软件工程（AI-augmented engineering）”，而不是“AI 全自动的软件工程”。

所有传统软件工程的好习惯 —— 写规格、做设计评审、写测试、用版本控制、保持代码风格一致 —— 不仅依然重要，而且在 AI 参与后变得更加关键。

AI 能做的是：

极大减少样板代码和重复劳动；
帮助你更快探索方案与原型；
在自动化测试和工具的护栏内，高速迭代。

但最终：

你仍然是对代码质量、架构和长期可维护性负责的人；
你要决定何时采纳 AI 的建议、何时推翻重来；
你要持续提升自己的工程判断力，让 AI 真正成为生产力放大器，而不是风险源。