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企业级全人工智能开发实践指南

共 2 篇文章

人掌握目标与决策主线，人工智能参与讨论、扩大认知边界并承担生产工作。本专栏通过九个递进主题，讲清项目上下文、技能体系、交付证据链、安全自主执行和规则治理，帮助个人与团队搭建适合自己的企业级全人工智能开发框架。

  1. 人工智能擅长发散，但不能替你做决定

    简单提示词可以很快生成代码，也会很快放大未经澄清的理解偏差。本文从一次真实的使用方式转变出发，讲清领域参与者、工程负责人、人工智能和系统各自的职责，并用一个页面完成但数据模型失控的案例说明：人工智能负责调查、发散与执行，最终决定和工程责任仍然必须由人承担。

    架构

  2. 人工智能改代码前，先把项目入口写对

    项目入口里有导航，人工智能仍可能沿着旧名称和失效路径查错方向。本文从早期入口残留与项目清单的演进出发，区分工作区入口、项目清单、代码地图、安全规则和信息来源，给出一组相互引用的最小模板，并用虚构跨端任务说明如何寻找依据、识别冲突，以及停止受影响的实现。个人单仓可以少建文件，事实来源与停止条件仍需保留。