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AI工程化：从复杂架构到提示词驱动的实践转变

葛店小学张洪雨

1. 从完美架构到提示词本质：AI工程化的认知转变

在AI辅助开发领域，我们团队经历了一次深刻的认知转变。最初，我们设计了一个看似完美的三层架构系统：Command层作为入口，Agent层负责决策，Skill层执行具体任务。这个架构包含了严格的九步工作流，从需求录入到需求关闭，每一步都有专门的Agent和Skill负责，甚至设计了标准的JSON协议用于Agent间通信。

然而，当我们尝试用这个架构解决实际问题时，发现了一个根本性矛盾：为了修改配置文件中的一行代码，需要花费15分钟走完整个流程。而直接在聊天框中输入简单的提示词，AI在5分钟内就完成了同样的任务。这个对比让我们开始质疑：复杂的架构是否真的提升了效率？

关键发现：当AI需要花费更多精力理解流程而非理解业务时，架构本身就成为了障碍。

2. 两个产品的启示：简单性的力量

2.1 NotebookLM的极简设计

Google的NotebookLM给我们上了重要一课。它的界面简单到令人惊讶：左栏是来源材料，中栏是对话，右栏是输出。没有复杂的"智能路由"或"多Agent协作"，却能高效帮助用户消化大量信息。

NotebookLM的成功公式可以简化为：

code复制输出 = f(来源, 输出格式)

其中f代表LLM的理解和生成能力。这个产品告诉我们：当输入组织得当，LLM本身的能力已经足够强大，不需要额外的架构复杂性。

2.2 Claude Code的反直觉实践

Anthropic的Claude Code团队分享的经验更具冲击力。他们最初也尝试创建复杂的工具图，但发现"做的越多，系统变得越不可靠"。最终他们选择了相反路径：

  1. 最小化工具数量：使用少量表达能力强的工具，而非大量精确的小工具
  2. 信任模型能力：让模型自行决定如何使用这些工具
  3. 并行工作流：同时运行10-15个Claude实例处理独立任务

Claude Code创作者的一句话特别发人深省："最好的工具是你不知道它存在的工具。"我们的架构恰恰相反——用户时刻能感受到流程的存在，这本身就是设计失败的信号。

3. 新思维：文本作为通用接口

基于这些观察，我们形成了全新的工程化思维：

维度 旧思维 新思维
规范执行 开发工具强制执行 写成提示词让AI理解
状态管理 设计元数据系统 保存到文件下次读取
经验沉淀 开发"经验管理Agent" 写文档放到context目录
意图路由 开发"路由Agent" 在提示词里写决策逻辑

核心观点：不需要为AI开发复杂工具，只需将知识结构化地写成文本。例如，原本需要开发pre-commit Skill来强制执行lint检查，现在只需在AGENTS.md中写明：

code复制# 代码提交规范
- 提交前必须运行`make lint`
- lint不通过不要提交，先修复问题

AI会自动理解并执行这些规范，无需额外代码实现。

4. 落地三原则

4.1 文档即记忆（Dual Use）

AGENTS.md同时服务于人类和AI，既是新人的入职手册，也是AI的核心记忆。写文档时要想象在给一个聪明但对项目一无所知的新同事讲解——这个同事可能是人类，也可能是AI。

4.2 先跑起来

从最简单的提示词开始，让AI辅助工作能用起来。Claude Code的"计划模式"工作流是绝佳范例：

  1. 与Claude讨论直到满意其计划
  2. 切换到自动接受编辑模式
  3. Claude通常可以一次完成

关键在于：不是设计复杂的"计划Agent"，而是用对话自然形成计划。

4.3 自然演进

观察团队如何使用（甚至"滥用"）工具，将高频模式固化为能力。Claude Code团队的建议："构建一个足够开放的产品，观察人们如何'滥用'它，然后为此而构建。"

5. 最简实践：一个文件搞定AI工程化

5.1 基础配置

在项目根目录创建AGENTS.md，包含：

markdown复制# AGENTS.md
## 项目背景
这是xxx项目，使用Go+MySQL，核心服务包括用户服务和订单服务。

## 工作规范
- 先读代码再改，不要猜测未检查的代码
- 代码注释用中文，变量命名用英文
- 不确定的地方问我，不要自己瞎猜

## 常见坑点
（遇到问题再补充）

5.2 提示词演进路径

  1. 起步阶段：基础背景

    markdown复制## 项目背景
微服务架构，Go语言，核心服务有用户服务、订单服务。

  2. 积累阶段：补充踩坑经验

    markdown复制## 常见坑点
- Apollo配置格式：key必须是xxx.yyy.zzz三段式
- 数据库连接：测试环境IP是10.0.0.1，不是localhost

  3. 成熟阶段：形成知识索引

    markdown复制## 关键知识
详细技术背景见context/目录：
- 服务架构：context/tech/services/
- 业务逻辑：context/business/

5.3 实用提示词技巧

  1. XML标签隔离指令类型

    markdown复制<coding_style>
    <dos>
        - 错误处理必须包装：fmt.Errorf("failed to x: %w", err)
    </dos>
    <donts>
        - 禁止使用panic
    </donts>
</coding_style>

  2. 写决策逻辑而非散乱规则

    markdown复制## 遇到不确定的业务逻辑时
1. 先搜索context/business/下的相关文档
2. 如果文档没写，搜索相关代码实现
3. 如果代码也不明确，再问我

  3. 记录AI易犯错误

    markdown复制## AI注意事项
- 【重要】修改config后要重启服务才能生效
- 【重要】用户表的status字段：0=未激活，1=正常，2=封禁

6. 解决AI"失忆"问题

6.1 内存持久化方案

LLM本质上是无状态的，需要将"记忆"保存到文件：

code复制会话内存（易失） <-> 文件系统（持久）

实现方式：

  1. 会话结束前，让AI保存当前状态到process.txt
  2. 新会话开始时，让AI读取process.txt恢复上下文

6.2 长期任务管理

对于复杂任务，创建features.json跟踪进度：

json复制{
  "requirement_id": "example-requirement",
  "features": [
    {
      "id": "F001",
      "name": "用户登录",
      "status": "done",
      "related_files": ["src/login.ts"]
    }
  ]
}

6.3 高级技巧：独立上下文审查

完成代码后，开启全新会话让另一个AI实例审查。两个互不知道对方上下文的窗口，往往能发现明显的逻辑漏洞，就像找另一个同事做Code Review。

7. 团队共享：单仓库模式

7.1 目录结构

code复制AgenticMetaEngineering/
├── AGENTS.md              # AI的"入职手册"
├── context/               # 团队知识库
│   ├── team/              # 团队通用知识
│   └── project/           # 项目特定知识
└── .codebuddy/
    └── commands/          # 自定义命令

7.2 分支策略

code复制master（模板，保持干净）
├── AGENTS.md
├── context/
└── .codebuddy/

feature/your-work（工作分支）
├── 继承master内容
├── requirements/
└── ../workspace/

7.3 知识路由表

信息类型 存放位置 示例
新人必读 AGENTS.md "本项目使用DDD架构"
踩坑经验 context/experience/ "Apollo配置注意事项"
业务规则 context/business/ "VIP用户提现规则"
当前进度 process.txt "API完成，下一步写测试"

8. 复合工程：经验即资产

8.1 核心理念

让每一单元的工程工作使后续工作变得更容易。每次遇到问题解决后，花2分钟记录到AGENTS.md或context/目录。

8.2 三层迭代循环

  1. 日常开发循环（每天）：遇到问题→解决→记录
  2. 周期整理循环（每周）：Review记录→整理归类→提交PR
  3. 能力固化循环（每月）：识别高频模式→讨论封装→创建Command/Skill

9. 关键认知转变

  1. 从"精密设计"到"最简起点"
  2. 从"代码实现"到"文本描述"
  3. 从"个人使用"到"团队共享"

AI工程化的本质是把AI当成团队新成员培养：

  • 入职手册：AGENTS.md
  • 项目知识：context/
  • 经验记忆：process.txt

最终形成团队的共享能力。记住：先让它跑起来，在实践中迭代。最好的工具往往是最简单的工具。

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