最近看到一篇为数不多的AI Coding最佳实践分享，不仅分享了作者自己的工作流…

最近看到一篇为数不多的AI Coding最佳实践分享，不仅分享了作者自己的工作流，更是分享了非常实用的skill。 最重要的一点是：实际起决定性作用的是使用AI Coding的人，而AI Coding只是结果放大器。这句话说得特别到位。 很多人以为有了AI编程工具，编程就变简单了。其实恰恰相反，AI编程对人的要求更高了。因为AI会放大你的能力，也会放大你的错误。如果你本身工程能力不行，AI只会帮你更快地产出垃圾代码。 所以，在AI Coding时代，如何提升自身的基本功？如何提升工程能力？这是每个coder在AI时代下必须直面的问题。 作者分享的工作流特别实用。他把AI编程分成了几个阶段：需求分析、架构设计、代码实现、测试验证。每个阶段都有对应的skill和最佳实践。 比如在需求分析阶段，他会先用AI来梳理需求，找出潜在的问题和风险。在架构设计阶段，他会让AI生成多个方案，然后自己做决策。在代码实现阶段，他会用AI来写代码，但自己会做code review。在测试验证阶段，他会用AI来生成测试用例，但自己会做最终验证。 这个工作流的核心思想是，AI是工具，人是决策者。你不能把所有事情都交给AI，你必须在关键节点做决策和验证。只有这样，你才能真正发挥AI的价值。 对于想在AI Coding时代保持竞争力的开发者来说，这个分享特别有价值。它提醒我们，工具再好，也替代不了人的判断力和工程能力。