从 0 到 1 构建属于自己的 AI Coding Framework

AI Coding 不应该只是「帮我写代码」。

真正的 Vibe Coding，不是简单地让 AI 生成代码，而是建立一套属于自己的 AI Software Engineering Framework（AI 软件工程框架）。

很多人认为 AI Coding 的流程是：

需求
  ↓
AI
  ↓
代码

但真正的软件开发远比写代码复杂。

一个完整的软件生命周期包括：

• 需求分析
• 架构设计
• 数据库设计
• 接口设计
• 编码开发
• 测试
• Review
• 联调
• 发布
• 后期维护

如果 AI 只参与 Coding，那么它只是一个代码生成器。

如果 AI 参与整个软件生命周期，那么它就是你的 AI Team。

所以我更愿意把它称为：

AI Native Software Engineering

或者：

AI Coding Framework

一、为什么需要 AI Framework？

传统开发流程通常是：

PRD
  ↓
研发分析
  ↓
设计
  ↓
开发
  ↓
测试
  ↓
Review
  ↓
上线

AI 时代，很多人把流程变成了：

PRD
  ↓
ChatGPT
  ↓
代码

这种方式最大的问题是：AI 每次都像一个新人。

它不知道你的项目规范、技术栈、目录结构、命名习惯、团队风格，也不了解你的业务领域。

所以每一次回答都可能不一样，这也是很多 AI 写出来的代码风格混乱、结构不稳定、难以维护的原因。

真正应该做的是建立自己的：

AI Framework

让 AI 每一次开发都遵循同一套工程体系。

二、整个 AI Coding Framework

我把整个 AI Framework 分成八层：

Rule
  ↓
Skill
  ↓
Agent
  ↓
Task
  ↓
Pipeline
  ↓
Review
  ↓
Compare
  ↓
Knowledge

它们共同组成一套完整的 AI Software Engineering 方法论。

三、第一层：Rule（规则）

Rule 可以理解为整个 AI Coding 的「宪法」。

它规定：

• AI 可以怎么写
• AI 不能怎么写
• 项目必须遵守哪些工程规范

很多人误认为 Rule 只是 Coding Style，其实远远不是。

Rule 应该覆盖整个项目的工程规范，例如：

Architecture Rule
Java Rule
Spring Rule
Database Rule
Redis Rule
MQ Rule
Exception Rule
Logging Rule
DDD Rule
Naming Rule
Testing Rule
Git Rule

例如：

Controller 不允许写业务
Service 不允许直接访问 HTTP
Mapper 不允许写业务逻辑
DTO 不允许复用 Entity
统一返回 Result<T>
统一异常处理
统一 TraceId
统一事务
统一日志

Rule 的目标不是限制 AI，而是让 AI 每次输出都保持一致的工程风格。

Rule 就像公司的开发规范。没有 Rule，AI 每一次都会重新发明轮子。

四、第二层：Skill（能力）

Skill 是 AI 完成某一类任务的方法论。

它不是代码，而是一份 SOP（标准作业流程）。

常见的 Skill 可以包括：

API Development
CRUD Development
Workflow Development
MQ Development
Redis Development
Database Design
Performance Optimization
Code Review
Debug
Unit Test
Integration Test

例如一个 开发 REST API 的 Skill：

输入

PRD
数据库设计
Rule

输出

ReqDTO
RespDTO
Controller
Service
Mapper
Exception
Log
Test Case

Skill 的价值在于告诉 AI：开发一个接口应该经历哪些步骤，而不是直接让 AI 写一个 Controller。

Skill 更像是经验沉淀。每完成一个项目，Skill 都应该越来越丰富。

五、第三层：Agent（角色）

软件开发从来不是一个人完成的，而是多个角色协作完成的。

例如：

产品经理
架构师
后端
前端
测试
DBA
运维
Reviewer

AI 也是一样。

不要只有一个 Coding Agent，而应该拆分多个 Agent。

Agent 的本质就是 AI Team，而不是一个万能 AI。

六、第四层：Task（任务）

AI 最擅长解决一个明确的问题，而不是一次性完成整个项目。

例如，不要这样提需求：

开发订单模块。

而应该拆成：

每个 Task 最好控制在 30～60 分钟工作量。

AI 完成一个 Task，人工 Review，再继续下一个 Task。

这是目前企业 AI Coding 成功率最高的方法。

七、第五层：Pipeline（流水线）

Pipeline 规定 AI 按什么顺序开发，而不是想到哪写到哪。

推荐流程：

读取需求
  ↓
分析需求
  ↓
生成技术方案
  ↓
数据库设计
  ↓
接口设计
  ↓
生成 Task
  ↓
人工确认
  ↓
AI Coding
  ↓
AI 自测
  ↓
AI Review
  ↓
人工 Review
  ↓
联调
  ↓
测试
  ↓
PR

Pipeline 的目标不是单纯提高速度，而是降低返工。

一个清晰的 Pipeline 可以让 AI 的开发过程更稳定，也更容易被人工检查和接管。

八、第六层：Review（AI 自我审查）

AI 写完代码并不代表结束，而是要重新 Review 自己。

Review 内容包括：

Rule 是否符合？
事务是否正确？
异常是否完整？
日志是否齐全？
是否存在空指针？
是否存在 SQL 风险？
是否存在并发问题？
是否存在状态流转问题？
是否符合 DDD？

最终输出：

Issue
Suggestion
Fix

也就是：

AI 先 Review
  ↓
人工再 Review

双重保障，才能让 AI Coding 真正适合工程化开发。

九、第七层：Compare（需求验收）

很多人认为 Compare 只是老代码 VS 新代码。

但对于新项目来说，根本没有老代码。

所以 Compare 应该变成：

需求
  VS
设计
  VS
实现
  VS
测试

它要检查的是：

PRD 是否全部实现？
数据库是否符合设计？
接口是否符合设计？
状态流转是否一致？
异常是否完整？
边界是否覆盖？
测试是否通过？
性能是否满足？

Compare 不是单纯比代码，而是验证整个需求是否真正落地。

十、第八层：Knowledge（知识沉淀）

Knowledge 是最容易被忽略的一层。

每完成一个项目，都应该沉淀：

Rule
Skill
Agent
Pipeline
Task Template
Review Checklist
Bug Case
Best Practice
Domain Knowledge

随着项目越来越多，你的 AI 会越来越懂你的项目。

最终形成真正属于自己的：

AI Framework

这也是 AI Coding 和普通 Prompt 最大的区别。

普通 Prompt 只是一次性对话。

而 AI Framework 是可以长期积累、持续进化的工程资产。

十一、整个 Vibe Coding 流程

最终，整个 AI Software Engineering 可以抽象成：

Business Requirement
        │
        ▼
Requirement Analysis
        │
        ▼
Architecture Design
        │
        ▼
Database Design
        │
        ▼
API Design
        │
        ▼
Task Planning
        │
        ▼
AI Development
        │
        ▼
AI Self Review
        │
        ▼
Human Code Review
        │
        ▼
Integration Testing
        │
        ▼
Release
        │
        ▼
Knowledge Update

整个过程里，AI 不只是 Coding，而是参与整个软件生命周期。

十二、真正的 Vibe Coding

不会是谁用了 GPT，也不会是谁用了 Claude，更不会是谁用了 Cursor。

谁拥有属于自己的 Rule、Skill、Agent、Pipeline、Knowledge。

模型只是大脑。

Framework 才是真正的生产力。

未来每一位开发者，都应该拥有属于自己的：

AI Coding Framework