AI结对开发节奏

周一早上九点半，林夏刚坐下，产品群里就弹出一条消息：

“本周五前上线‘新用户引导2.0’，目标是首日留存提升5%。”

这条消息下面，紧跟着十几条“收到”。但林夏知道，真正难的不是“收到”，而是接下来四天：需求还在变，接口还没定，埋点方案没对齐，测试资源也只排到周四下午。

更麻烦的是，团队最近刚换了一个新同学，代码库还不熟；产品经理阿泽很懂业务，但技术细节容易反复；而林夏自己正同时背着两个迭代。

这放在以前，结局通常是：

• 周三晚上开始连夜加班；
• 周四出现一堆“修了这个坏了那个”的回归问题；
• 周五勉强上线，大家靠运气等告警。

但这次他们换了打法：把AI从“偶尔问一句”的工具，升级成“有流程约束的结对伙伴”。结果是，周五下午三点上线，晚上七点核心指标稳定，团队没有人通宵。

这篇文章不讲玄学，只讲他们那一周到底做对了什么。

一、先别写代码：先把“模糊需求”翻译成“可执行清单”

阿泽最初给的需求文档有9页，问题不在信息少，而在“可执行性不够”：

• “提升新用户体验”这种目标很对，但没法直接开发；
• 场景描述很多，但缺少明确边界；
• 验收标准分散在聊天记录里。

林夏做的第一件事，不是开IDE，而是让AI做“需求翻译官”。她给AI的提示词很简单：

1）把需求拆成“用户动作—系统响应—埋点事件”三列； 2）每一项补上前置条件和失败兜底； 3）输出可以直接贴进飞书任务系统的子任务清单。

30分钟后，团队拿到了一版结构化清单。最关键的是，这份清单让大家第一次对“做到什么算完成”达成一致。

高效开发的第一原则，不是写得快，而是“减少返工”。需求一旦结构化，返工就会少一半。

二、把AI放在正确位置：它不是主程，而是“加速器”

很多团队引入AI后效果一般，不是模型不行，而是角色放错了。让AI“从零到一写完整功能”，常常会掉进业务细节坑里；让AI做“重复、高频、可验证”的工作，收益反而最大。

林夏和新同学约定了一个“三段式协作”：

• 第一段：脚手架生成 让AI按团队规范生成基础结构：目录、类型定义、接口封装、错误码映射。目标是把“空文件焦虑”降到最低。

• 第二段：关键逻辑人工主导 涉及业务规则、状态流转、边界判断的部分，开发者自己写。AI只做“思路备选”和“反例提醒”。

• 第三段：回归与文档自动化 AI生成单测样例、PR说明初稿、变更影响清单，再由人审核发布。

这样分工的好处是：既能吃到AI的速度红利，又不把核心判断外包出去。

三、任务切片要小到“90分钟可闭环”

他们那周最有效的改动，是把任务颗粒度从“功能点”降到“可验证小闭环”。

以前一个任务叫“完成引导页重构”，这类任务看起来完整，实际上容易拖两天。现在改成：

• 引导页首屏组件重写（含3个展示态）
• 首次进入埋点上报与重试策略
• 跳过引导后的路由回退处理
• 灰度开关与回滚配置

每个子任务都要求：90分钟内至少能完成“编码+自测+说明”中的两项。

为什么是90分钟？因为这是大多数知识工作者还能保持高质量专注的上限区间。超过这个时间，错误率会显著上升，沟通成本也会抬头。

对产品经理来说，这种切片还有一个额外好处：每天都能看到真实进展，不再是“看起来忙，但不知道完成了什么”。

四、用“自动化守门”替代“口头约定”

团队协作最怕一句话：“我以为你会检查这个。”

林夏把这类“我以为”变成了明确的自动化门禁：

• 提交前必须通过 lint + type check + 核心单测；
• PR模板固定四项：变更点、风险点、回滚方案、验证截图；
• 对关键埋点增加快照测试，防止字段悄悄漂移；
• 发布脚本自动生成变更摘要，并同步到群里。

这里AI做了两件非常实用的事： 1）根据历史PR自动归纳“高频漏检项”； 2）在CI失败时给出“最可能原因+修复建议”。

于是代码评审不再是“抓语法错别字”，而是把精力放在真正重要的架构与业务决策上。

五、保留“决策日志”，给未来自己省时间

那周四晚上，阿泽临时提出：引导第二步要加一个可跳过选项。这个改动看起来不大，但会影响埋点口径。

如果没有记录，第二天很可能出现争论：“为什么要这么改？”“谁确认过？”

林夏的做法是维护一个轻量决策日志（Decision Log），每次关键变更只记三行：

• 改了什么；
• 为什么改；
• 影响范围和回滚点。

AI在这里的价值不是“替你决定”，而是“帮你压缩记录成本”：把讨论串自动整理成可追溯的决策卡片。

这让团队在高压节奏下依然能保持一致性，也让新人更快进入上下文。

给三类读者的落地建议

如果你是开发者：

• 先搭一套你自己的AI提示模板库（需求拆解、代码审查、测试生成三类先做起来）；
• 把“写代码前10分钟”固定为任务切片时间；
• 不追求一次写对，追求每次提交都可回滚。

如果你是产品经理：

• 需求文档里加“验收清单”与“非目标边界”；
• 每天只盯三个风险：依赖阻塞、口径变化、回归缺口；
• 用结构化看板替代口头催进度。

如果你是科技爱好者或独立开发者：

• 把AI当作“第二大脑”，但给它规则和上下文；
• 优先自动化重复动作，而不是追逐最新模型参数；
• 真正的效率，不是单位时间写更多代码，而是更少做无效功。

结语

高效开发从来不是“更忙”，而是“更稳”。

林夏那一周的成功，不在于某个神奇工具，而在于三件小事：把需求说清楚、把任务切小、把质量守住。AI只是把这套方法放大了。

当你下次再遇到“周五必须上线”的任务时，不妨先问自己一句：

我现在缺的，是更多时间，还是更好的节奏？

大多数时候，答案是后者。