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AI 编程实践
正在准备学习画布…
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课程内容简要
围绕真实仓库里的小任务，逐步练习从理解需求到验证交付的完整过程。
完成第一次 AI 协作
选一个可逆的小改动，从运行项目开始，建立与 AI 合作的基本节奏。
完成后得到一次能解释、能检查的小改动
找到有效的项目上下文
定位入口、调用链与约束，让 AI 有依据地修改，而不是猜测项目结构。
完成后得到一份精简且相关的上下文
写清任务和验收边界
描述目标、范围与完成标准，用交互生成器把想法整理成任务说明。
完成后得到可执行、可验收的任务说明
用证据定位问题
保留报错与复现步骤，先缩小问题范围，再决定需要修改什么。
完成后得到能复核的原因和最小修复
设计智能体工具边界
区分读取、写入与外部副作用，为不同风险设置合适的权限。
完成后得到明确的工具调用边界
把人工确认放对位置
识别不可逆操作和敏感数据，明确哪些决定需要由人完成。
完成后得到可控的自动化执行流程
检查代码与交互结果
结合差异、针对性测试和真实页面操作，避免只看一句“已完成”。
完成后得到对应需求的验证证据
沉淀可复用的工作方式
记录任务、决定和验证过程，为下一次协作留下可参考的依据。
完成后得到能持续改进的交付记录
按主题浏览全部章节
32 篇文章 · 按你的需要选择起点
理论基础共 17 篇
Monorepo 重构实录共 1 篇
适合哪些读者
带着一个问题开始，不必一次学完。
刚开始 AI 编程
能运行一个项目，想知道如何与 AI 完成第一次真实修改。
正在独立做产品
希望减少反复试错，在速度之外也兼顾代码质量与可维护性。
探索智能体工作流
关注工具边界、人工确认与交付证据，让自动化保持可控。
负责代码审查与交付
希望让实现、验证与交接形成一致标准，减少后续维护中的理解成本。
阅读须知
按真实任务选择起点
四章共 32 个条目已建立，正文待填写。可先查看目录与文章位置。
交互演示在本地运行
学习画布不调用模型，不需要 API 密钥；画布调整不会保存到服务端。
以你的项目实际约束为准
实践前先阅读仓库规则并核对工具版本。涉及账号、支付或生产数据的操作，需要单独评估和授权。