先要做对,再保证做得快

如何做得对

首先需要把 LLM 看成一个刚进来的实习生,必须假定他对这个项目一无所知,无论是背景也好,核心价值也罢,得需要将上下文描述的详尽,正确这里的上下文指的是三种类型的文档

Spec = 业务知识。 描述「做什么」加上「当前状态」:这个功能要实现什么需求、现有系统长什么样、哪些接口需要兼容。Spec 是被消费的对象,Skill 在执行时读取它,就像函数读取参数。

Rule = 工程规范。 约束条件,短而明确。「所有金额字段使用 Decimal 类型」「API 返回统一使用 snake_case」「commit message 遵循 Conventional Commits 格式」。始终加载在上下文头部,像一份随身携带的团队公约。经验值是不超过 300 到 500 行。超过这个长度,模型开始出问题。

Skill = 工作流。 按需加载的完整工作流。可以很长,可以包含 SOP 步骤、具体示例(few-shot)、甚至嵌入 CLI 脚本调用。只在你需要时出现在上下文中,用完就走。

如何做得快

reference

AI Coding 一年实战:从效率幻觉到能力进化