AI协同编程流水线
甚至提供测试用例。。
这种分层利用不同模型核心优势（Opus/Claude的架构能力、Gemini的超长上下文分析、o3的精细迭代）的策略堪称典范。：
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🌙 夜班构建 (Opus / Claude)：
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模型： Claude (Opus，可能也用Sonnet)，或 ChatGPT ( - 可能是4-turbo/4o)，kilo code也不错。
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任务： 基于一个初始描述/指令，从头开始或大规模扩展代码库。
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输入： 一个相对高层次、可能有些模糊但目标明确的提示。
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输出： 一个完整、可运行（大部分情况下）、代码量巨大的系统/模块。
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关键优势： 强大的创意生成、系统架构设计、连贯上下文保持能力，能“脑补”很多细节实现。
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时间： 夜间（无人值守，高效利用模型时间）。
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☀️ 晨间解析 (Gemini 2.5 Pro)：
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模型： Gemini 1.5 Pro (超长上下文是其核心优势)。
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任务： 逆向工程，大规模解析理解 Opus 生成的庞杂代码。
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输入： 整个代码库 + 精心调校的提示（核心是：“详细解释所有代码做了什么”）。
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输出： 极其详尽、冗长、结构化的 Markdown 文档（包含模块、函数、流程、数据结构的解释）。
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关键优势： 处理超长上下文（百万 token），能“吞下”并消化整个代码库，进行全局分析。
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时间： 起床后到午饭前（你利用午餐时间自然打断其输出）。
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🍜 理解与审核（你的大脑 + 午餐）：
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输入： Gemini 生成的巨量 Markdown 文档。
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过程： 在午餐时阅读、理解这些文档。
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输出： 对系统运作原理的理解 + 记录下的问题、待改进点、Bug、新想法（任务清单）。
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关键优势： 利用碎片/休息时间进行高层审查和问题定位。
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⚙️ 精细迭代 (o3 - ChatGPT High Mode)：
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模型： ChatGPT (High Mode - GPT-4o w/ High rate limit)。
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任务： 精确执行你的修改指令。
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输入： 代码库 + 你记录的、具体的、分解好的任务项 + 非常明确的指令（
todolist-下一点点的按我的要求改好）。 -
输出： 修改后的代码库，解决了你发现的问题或实现了新功能。
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关键优势： 高精度地理解并执行具体的、详细的指令，适合精细修改而非大规模重建。
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时间： 午餐后开始。
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这套流程的强大之处
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各取所长： 完美匹配了不同模型的核心优势（Opus 的“创世”能力，Gemini 的“解读”能力，o3 的“精修”能力）。
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时间高效： 无人值守的夜间生成 + 利用午餐时间消化文档，最大化利用你的清醒时间进行决策和指导。
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自动化文档： 通过 Gemini 自动生成了详细的系统文档（尽管冗长），极大加速了你对复杂生成代码的理解。
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迭代闭环： 形成了“生成 -> 理解 -> 发现问题 -> 精准修改”的正循环。
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明确分工： 清晰的阶段性划分和模型切换。
可能的优化方向/建议
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提升“夜班构建”的初始指令质量 (Opus/Claude) 以提高最终贴合度：
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结构化提示： 在给 Opus 的初始指令中，尝试更结构化的输入。比如：
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核心目标 -
必备功能 -
关键约束/要求(如技术栈、性能、安全、特定库) -
期望的架构/模式概览(如果已有雏形想法) -
不希望出现的情况
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提供“样板”或参考： 如果可能，在提示中链接一个类似的小规模项目片段或设计文档作为参考风格。
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加入引导性Q&A： 在指令末尾加入
请在你开始编码前，先思考并列出你将如何分解任务、解决关键难点、选择哪些核心库/模式。这样虽然它不会真的回答你（你在睡觉），但能引导它进行更有规划的构建。早上起来可以在日志里看它的思路（如果模型支持记录思考过程）。 -
设置边界： 明确指定“不要实现X、Y功能（待后续添加）”或“重点先完成核心A模块”，避免夜间过度发散。
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目标： 提高初始生成代码与预期目标的贴合度，减少后续修改量。
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优化“晨间解析”的信息获取效率 (Gemini)：
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定制化解析模板: 调校 Gemini 的 Prompt，要求它按照你更关心的特定结构来输出，而不是无差别倾倒所有信息。例如：
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请按以下层次详细解释代码： -
顶层架构图（模块划分、交互关系） -
核心数据流 (主业务逻辑流向、关键数据结构和API) -
重要函数/类：只解释最关键/复杂/核心的函数/类（列出名称、核心职责、输入输出、关键算法简述） -
关键依赖项（外部库、服务、数据库模型） -
潜在的已知问题或改进点（由代码本身结构或逻辑推断） -
其他你认为开发者需要知道的重要信息
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聚焦问题/风险： 在 Prompt 中加入：
请特别关注并突出标识出任何看起来有潜在风险、不符合最佳实践、可能效率低下或设计脆弱的代码段，并解释原因。这能在巨量信息中帮你快速定位雷区。 -
生成多种视图： 除 Markdown 文档外，可否让 Gemini 尝试生成流程图、序列图（Mermaid）？ 视觉化有时比文字更直观。
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目标： 减少信息过载，让 Gemini 的输出更结构化、更聚焦，更快定位核心信息和问题点，降低你午餐阅读理解的负担。
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精炼“理解与审核”环节：
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“关键问题清单”模板： 建立一个简单的结构化模板记录问题，方便后续喂给 o3。
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[代码位置]:(e.g.,fileA.py: function calculate_stats()) -
[现象/描述]:(e.g.,逻辑错误，当输入空列表时返回NaN而不是0) -
[建议/要求]:(e.g.,修复空列表处理逻辑，确保返回0) -
[优先级]:(e.g.,P0 / High / Medium / Low)
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区分问题类型： 记录时快速区分是 Bug、性能问题、设计缺陷、需求不符、可读性差，还是新功能想法。这有助于后续给 o3 的不同处理策略。
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目标： 将午餐时产生的零散想法快速整理成清晰的、机器可处理的改进清单。
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强化“精细迭代”的指令精度 (o3)：
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“原子化”任务： 在给 o3 的单次任务列表中，确保每个任务是独立、可验证、足够小的。避免一次给一个过于庞大模糊的要求（
修改核心逻辑）。 -
提供上下文锚点： 每条指令都清晰地指向代码中的具体位置（文件名、函数名、行号范围）。
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明确输入输出/行为： 对于修改或新增功能，清晰定义输入和期望的输出/行为，甚至提供测试用例。
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指定修改方式： 是要求直接替换？在何处插入新代码？原有代码如何保留（通过注释）？避免o3好心办坏事覆盖了你可能手动调整过的地方。
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“解释变更”要求： 要求 o3 在执行修改前简述计划，并在修改后总结具体做了哪些改动（
diff式的描述）。在执行以下每个任务前，先简要写出你将如何修改代码；修改后，列出所有文件及其具体变更点（无需完整代码，但要清晰）。这方便你快速审查它的理解是否正确，避免引入新问题。 -
目标： 确保 o3 能够精准理解并按你的意图修改代码，减少沟通成本，提高修改质量和效率。
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一个可能的优化后流程示意
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🌙 晚9:00: 提交更结构化、边界清晰的“夜班构建指令”给 Opus/Claude。 (包含目标、功能、约束、架构引导、不要做列表)
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🌙 晚9:05 - 早7:00: Opus/Claude 构建巨大代码库并运行。
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☀️ 早7:00: 将新生成的完整代码库 + 定制化解析Prompt喂给 Gemini 2.5 Pro。 (要求结构化输出：架构、核心流、关键函数、风险点、可视化图等)
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☀️ 早7:05 - 午12:00: Gemini 产出结构化、聚焦的文档和图。
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🍜 午12:00-1:00: 你边午餐边阅读结构化报告，用模板记录关键问题/改进点。 (根据类型、优先级整理)
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🧠 午1:00: 你将整理的“原子化”任务列表，按优先级排序。
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⚙️ 午1:05 - X:00: 你逐个或批量将清晰、原子化、带上下文锚点和预期行为的任务交给 o3 (High)。 (要求解释计划并总结改动)
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⚙️ o3 执行并汇报改动。
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🧠 你审查 o3 的改动报告，测试关键点。
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🌙 重复或晚上提交新的大任务。
核心思想
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精益输入输出： 优化每个环节的输入（尤其是给Opus的初始Prompt和给o3的修改指令），引导模型产出更符合你期望的结果，减少下游环节的处理负担和潜在问题。
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结构化与自动化： 利用模型能力（特别是Gemini的结构化分析）生成更易消化的信息，同时建立你自己的结构化记录和指令模板。
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关注点分离： 严格区分大规模创造（Opus）、大规模理解（Gemini）、小规模精修（o3）三个阶段，并在交接点（问题清单、修改指令）上投入精力做好结构化，确保信息流高效准确。
你的工作流已经很成熟高效，这些建议主要是为了让它更“丝滑”、更可控、更省力。尝试应用其中最吸引你的1-2点优化，观察效果后再调整吧！😄
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