AI Coding

当 AI Coding 工具收到自然语言任务时，会遵循类似人类开发人员解决问题的流程：

• 收集上下文信息。
• 制定计划。
• 修改文件、运行命令并验证结果。

传统对话大模型通常只能告诉你“应该怎么做”，但 AI Coding 工具会和项目真实文件交互，包括读取、修改代码和文档、运行命令、查看报错、迭代修复。这背后，是模型理解意图并转换为工具调用的能力。

工具能力

在代码研发中，并不需要太多上层复杂工具。真正重要的是底层文件操作和命令执行能力，以及模型如何智能组合这些工具完成多步骤任务。

常见工具包括：

• 读取、搜索和编辑文件。
• 运行 Shell 命令。
• 调用子 Agent。
• 读取网页或截图。
• 管理待办事项。
• 执行测试和构建。

上下文管理

每个项目都有大量文件，如何管理上下文非常重要。项目级说明文件，例如 AGENTS.md 或 CLAUDE.md，可以帮助 AI 快速理解项目结构、命令、编码规范和工作流程。

一些实践技巧：

• 操作具体文件时，直接引用文件路径。
• 涉及报错时，提供完整报错信息。
• 涉及前端时，提供截图或页面地址。
• 如果 AI 跑题或做多余事情，及时打断。
• 对重复问题，把正确做法写入项目说明。
• 长时间对话上下文混乱时，重新开启任务或压缩上下文。