使用 AI 编程的十大基本原则
摘要
本文基于 Anthropic 团队使用 Claude Code 的实践经验，总结了十大 AI 编程基本原则，涵盖上下文管理、迭代协作、检查点设置、任务分类、子代理拆分、自动化重复工作、技能拓展、安全合规、团队文化和生态系统构建等方面，为开发者提供了系统化的 AI 辅助编程方法论。
核心概念及解读
上下文工程（Context Engineering）：指通过编写高质量的提示词、配置文件和工作环境描述，为 AI 提供充分且精确的背景信息，直接决定 AI 输出质量的核心实践
检查点工作流（Checkpointing Workflow）：在 AI 辅助编码过程中频繁使用 git commit 等方式保存工作状态，形成安全回滚点，使开发者可以大胆实验而不惧代码偏离预期
子代理模式（Sub-agent Pattern）：将复杂任务拆解为多个小而专注的子任务，分别由独立的 AI 代理处理，以提高约束条件下的输出质量和整体工作流效率
10倍通才（10x Generalist）：借助 AI 工具快速跨越技能鸿沟，使非专业人员也能在陌生技术领域高效产出，从专才思维转向广泛能力覆盖的新型开发者角色
MCP 集成安全（MCP Integration Security）：在将 AI 工具与敏感数据和核心基础设施深度集成时，需优先考虑安全控制和合规机制，防范因能力扩展带来的潜在风险
使用 AI 编程的十大基本原则
1. 精通上下文的艺术（Garbage In, Garbage Out）
原则：提供给 AI 的上下文质量直接决定了输出结果的质量。这不仅仅是编写提示，而是构建一个完整的工作环境。
案例支持：
- 数据基础设施团队强调编写详细的
Claude.md文件来记录工作流程和期望。 - 产品设计团队创建自定义内存文件，告知 Claude 自己的角色（设计师）和需求（需要详细解释），从而获得更好的指导。
- 法务团队采用“先在 Claude.ai 中规划，再到 Claude Code 中构建”的两步流程，确保在编码前思路已完全清晰。
2. 拥抱迭代式协作，而非期待一次性奇迹
原则：将 AI 视为一个迭代伙伴，而不是一个能一键解决所有问题的工具。通过持续的对话、修正和引导来共同完成任务。
案例支持：
- API 团队明确建议“将其视为一个迭代伙伴”，而不是期望一次性获得完美解决方案。
- 数据科学团队将其比作“老虎机”：让它尝试，如果不理想就重新开始，而不是试图修复一个糟糕的输出。
- 法务团队要求 Claude “放慢速度”，一次只实现一步，以便跟上节奏并进行验证。
3. 频繁设置检查点（Checkpointing）
原则：在使用 AI 进行重要或自主性较高的代码修改时，频繁地保存你的工作状态（如 git commit）。这为你提供了安全网，可以无风险地进行实验，并在 AI 偏离轨道时轻松回滚。
案例支持：
- 产品开发团队强调从“干净的 git 状态”开始，并定期提交检查点。
- RL 工程团队采用“检查点密集型工作流程”，使他们能够大胆尝试 AI 的自主实现，并在需要时轻松回滚。
4. 对任务进行分类（知道何时监督，何时授权）
原则：学会判断哪些任务适合让 AI 自主运行（如原型设计、外围功能），哪些任务需要你密切监督（如核心业务逻辑、关键修复）。这种直觉是高效利用 AI 的关键。
案例支持：
- 产品开发团队明确区分了需要“同步监督”的核心功能和可以“自动接受模式”处理的异步任务。
- 增长营销团队专注于寻找可通过 API 自动化的重复性任务，这是 AI 发挥最大价值的领域。
5. 分而治之（使用专业化的子代理）
原则：当面对复杂的工作流程时，不要试图用一个庞大的提示解决所有问题。将其分解为更小、更具体的子任务，并可以为每个任务创建专门的“代理”或工作流。
案例支持：
- 增长营销团队为 Google Ads 创建了两个专门的子代理：一个负责生成标题，另一个负责生成描述，从而提高了处理复杂约束时的输出质量。
6. 自动化枯燥和重复的工作
原则：将 AI 首先应用于那些消耗大量精力但创造性价值较低的任务，如编写单元测试、生成文档、格式化代码和进行简单的重构。
案例支持：
- **多个团队（产品、推理、RL工程）**都将生成单元测试作为核心用例，从而解放了开发人员的精力。
- 安全团队利用 AI 综合多个来源的文档，创建精简的运行手册。
- 增长营销团队将广告文案的撰写时间从几小时缩短到几分钟。
7. 弥合技能差距（成为“10倍通才”）
原则：利用 AI 快速进入你不熟悉的领域。无论是新的编程语言、复杂的框架还是陌生的代码库，AI 都能充当你的专家向导，让你在没有深厚背景的情况下也能高效工作。
案例支持：
- 数据科学团队在几乎不懂 TypeScript 的情况下，构建了 5000 行的 React 应用。
- 法务团队成员在没有开发背景的情况下，为家人构建了定制化的无障碍应用。
- 各团队都使用 Claude Code 快速理解和导航陌生的代码库，而无需等待同事的帮助。
8. 优先考虑安全与合规意识
原则：当 AI 工具与你的系统（特别是敏感数据和核心基础设施）深度集成时，必须保持高度的安全警惕。理解集成的潜在风险，并优先考虑安全和合规性。
案例支持：
- 数据基础设施团队建议对敏感数据使用 MCP 服务器而非 CLI，以维持更好的安全控制。
- 法务团队立即识别出深度 MCP 集成的安全隐患，并强调了在 AI 能力扩展时快速构建合规工具的重要性。
9. 培养分享与实验的文化
原则：AI 编程工具不仅能提升个人生产力，还能改变团队协作方式。鼓励团队成员分享他们的使用技巧、工作流程甚至是不完美的“玩具”原型，以激发整个组织的创新。
案例支持：
- 数据基础设施团队通过举行“分享会”来传播最佳实践。
- 法务团队强调要克服恐惧，分享“不完美”的原型，因为这能激励他人看到新的可能性。
10. 围绕 AI 构建生态系统
原则：不要将 AI 视为一个孤立的工具。通过创建自定义命令、插件和集成，将其融入你现有的工作流程和工具链中，从而最大化其效用。
案例支持：
- 安全团队广泛使用自定义斜杠命令来简化特定工作流程。
- 增长营销团队开发了 Figma 插件和 Meta Ads MCP 服务器，将 AI 的能力直接嵌入到他们的核心工具中。