5 个消除摩擦的AI开发流程

我不是通过打更多字变得更快。

我通过打更少字变得更快。

一年前，我深陷一个重构中，本应该需要两天。 它花了两周。

不是因为代码难，而是因为围绕代码的一切都很慢。

重命名函数。 更新文档。 编写我已经知道结果的测试。 像机器人一样运行相同的检查。

那是它击中我的时刻。

最好的开发者不是移动更快。 他们消除摩擦。

下面是我现在几乎每天依赖的五个 AI 驱动工作流程。它们没有让我更聪明。它们让我危险地高效。

如果你已经有经验，这些在事后看来会觉得明显。 这正是为什么错过它们很痛。

1、上下文感知的自主代码重构

问题：

大型重构死于一千纸割伤。你改变一个函数，忘记三个调用者，现在你的 CI 恨你。

工作流程：

不是逐文件重构，我让 AI 在依赖感知块上操作。

如何工作：

• 解析项目的导入图
• 将相关文件捆绑在一起
• 完全上下文重构

代码示例（依赖提取）：

import ast
from pathlib import Path

def extract_imports(file_path):
    tree = ast.parse(Path(file_path).read_text())
    return [
        node.module for node in ast.walk(tree)
        if isinstance(node, ast.ImportFrom)
    ]

imports = extract_imports("service/user.py")

为什么重要：

大多数 AI 重构失败因为它们缺乏上下文密度。 这修复了它。

2、从运行时行为自动生成测试

问题：

在编写代码之后编写测试感觉像你给自己分配的家庭作业。

工作流程：

我通过观察真实执行生成测试，不是猜测边缘情况。

如何工作：

• 在调试模式下运行应用
• 捕获输入/输出
• 将它们转换为确定性测试

代码示例（执行捕获）

import json
from functools import wraps

def capture_io(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = fn(*args, **kwargs)
        record = {"input": args, "output": result}
        with open("cases.jsonl", "a") as f:
            f.write(json.dumps(record) + "\n")
        return result
    return wrapper

为什么重要：

这些测试反映现实，不是想象。

一旦你这样做了，手写单元测试感觉像凿石板。

3、AI 生成的提交消息

问题：

大多数提交历史是无用的考古。

fix bugupdate stufffinal_final_v2

工作流程：

我从实际差异生成提交消息，具有语义意义。

如何工作：

• 解析 git diff
• 总结意图
• 强制结构化格式

代码示例（差异提取）：

import subprocess

def get_diff():
    return subprocess.check_output(
        ["git", "diff", "--staged"], text=True
    )

diff = get_diff()

为什么重要：

六个月后，你的仓库变得自文档化。

未来的你会默默感谢现在的你。

4、自更新项目文档

问题：

文档腐烂比代码更快。

工作流程：

每次代码改变时，文档都会更新，不是当我记住时。

如何工作：

• 扫描公共函数和类
• 生成 markdown 摘要
• 同步到 /docs

代码示例（API 表面扫描）：

import inspect
import mypackage

def public_api(module):
    return [
        name for name, obj in inspect.getmembers(module)
        if inspect.isfunction(obj) and not name.startswith("_")
    ]

api = public_api(mypackage)

为什么重要：

你的文档成为活文物，不是内疚提醒。

是的，审查 AI 写的文档仍然比编写它们更快。

5、智能故障分类（我最喜欢的）

问题：

日志不解释故障。它们叙述混乱。

工作流程：

当东西坏了时，AI 分类、分组和优先故障自动。

如何工作：

• 收集堆栈跟踪
• 规范化它们
• 根据根本原因聚类

代码示例（跟踪规范化）：

import re

def normalize(trace):
    return re.sub(r'line \d+', 'line X', trace)

normalized = normalize(raw_trace)

为什么重要：

不是修复症状，你修复模式。

这个单一工作流程比我构建的任何东西节省了更多值班小时。

6、不舒服的真相

AI 没有取代我的技能。 它取代了我的浪费运动。

如果你已经很好，自动化不会让你平均。 它让你不公平地快。

大多数开发者问： "AI 如何帮助我写代码？"

更好的问题是： "什么工作我永远不应该手动做？"

从那里开始。

构建系统让你脱离循环。

这就是你扩展自己的方式。

原文链接：5 AI Workflows That Instantly Made Me a Faster Developer (I Wish I Knew These Sooner)

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