一个人如何指挥一支AI军队？我的实战经验分享
单兵能力强需要指挥需要后勤团队配合才能打胜仗你一个人指挥一支军队，比你一个人当超人，效率高10倍。这篇文章写了我用AI指挥军队的真实经验。一个人 + 一套系统 = 一支军队不是AI变强了，是你变强了。你学会了怎么派活、怎么验收、怎么复盘。AI只是你的兵，你是指挥官。关注我，持续分享AI提效实战经验。回复"指挥"，送你一套我整理的Claude Code最佳实践清单（含20个常用Prompt模板）。学
导读：
用AI一年，我犯过最多的错误就是——把AI当超人用。
以为丢一个需求，它就能全搞定。
结果？返工、崩溃、怀疑人生。
后来我想明白了：AI不是超人，是特种兵。
你得给它配指挥系统、配后勤、配侦察兵。
一个人，指挥一支军队，才能真正起飞。
01 我踩过的坑：90%的人都经历过
坑一：需求写得太笼统
我以前这么说：
“帮我做个用户登录功能。”
AI理解：
好，做吧。结果做出来是个简单表单，根本没考虑安全、没考虑注册流程、没考虑第三方登录…
正确做法：
"帮我做个用户登录功能。
- 要支持手机号+验证码登录
- 登录后返回token，存本地
- 要有登录有效期控制
- 参考我们现有的auth模块风格"
实战心得：
AI的理解力取决于你给的信息量。
笼统的需求 = 笼统的结果。
写清楚"要什么、不要什么、参考什么"，省下80%的沟通成本。
坑二：让AI自己判断复杂度
我以前这么做：
给一个需求，让AI自己判断该用哪个Skill。
结果：
它判断错了。用代码生成的Skill去做了架构设计，用评审的Skill去写了代码。全部返工。
正确做法：
我先判断复杂度，再派活。
| 复杂度 | 我的判断 | 派的活 |
|---|---|---|
| 简单 | 改个样式、加个小功能 | 直接code-gen |
| 中等 | 要写模块、涉及多个文件 | code-orchestrator协调 |
| 复杂 | 要设计架构、做技术选型 | multi-agent联合作战 |
| 超纲 | 现有能力搞不定 | prime-mover现场造新Skill |
实战心得：
AI在"执行"上很强，但在"判断"上需要人把关。
复杂度判断这种高认知负荷的事，还是得人来做。
指挥官的职责，就是判断该派哪支部队。
坑三：不给AI留上下文
我以前这么做：
每次对话都是新的。完全不提之前聊了什么。
结果：
AI完全失忆。同样的问题重复问，同样的错误重复犯。
正确做法：
用TodoWrite记录进度。
每个大任务开始前，先写Todo。
每个子任务完成，更新状态。
我：先帮我做个用户模块
AI：好，我列一下计划
TodoWrite:
[ ] 用户登录接口
[ ] 用户注册接口
[ ] Token管理
[ ] 单元测试
我：开始做第一个
AI：好，做登录接口
...
AI：登录接口完成了，更新Todo
实战心得：
TodoWrite不是记给我看的，是记给AI看的。
它让AI知道"现在在哪、接下来要去哪"。
没有这个，AI每次都是从零开始。
坑四：不做质量门禁
我以前这么做：
AI写完代码，我直接用。
结果：
Bug一堆，风格不统一，有的甚至跑不通。
正确做法：
质量门禁是底线，不能省。
我的标准流程：
1. AI写代码
2. lsp_diagnostics检查（语法错误、类型问题）
3. 运行测试
4. 人工review关键逻辑
5. 全部通过 → 合并
实战心得：
AI生成的代码，必须检查。
它不是故意写错，它只是有时候会"想当然"。
质量门禁不是信不过AI，是为项目负责。
02 我现在是怎么指挥的：完整工作流
第一步：任务拆解
接到需求后，我不急着让AI干活。
先问自己几个问题：
| 问题 | 目的 |
|---|---|
| 这个需求涉及哪些模块？ | 明确范围 |
| 哪些是现有Skill能搞定的？ | 复用 |
| 哪些需要新做？ | 识别增量 |
| 复杂度怎么分级？ | 选路径 |
例子：
需求：“做个数据导出功能，支持Excel和CSV”
分析：
- 涉及模块：后端接口、数据转换
- 现有Skill：code-gen（写接口）
- 需要新做：Excel/CSV导出逻辑
- 复杂度：M级，code-orchestrator协调
第二步：任务分发
判断完复杂度，开始派活。
我的派活原则：
1. 先做核心路径
2. 依赖项后做
3. 每完成一个，更新Todo
4. 遇到阻塞，先标记，继续下一个
实战案例：
需求：做个后台管理系统，包含用户管理、权限管理
TodoWrite:
[ ] 用户管理CRUD（核心，先做）
[ ] 权限管理CRUD（依赖用户模块，后做）
[ ] 角色权限关联（最复杂，后做）
[ ] 接口文档（最后补）
第三步：执行与监控
AI干活的时候，我在干什么？
盯着，但不是盯着屏幕。
看它的输出是否符合预期。
看到偏了，及时拉回来。
看到卡住了，帮它一把。
监控指标：
| 指标 | 怎么看 | 异常怎么办 |
|---|---|---|
| 代码质量 | lsp_diagnostics | 有error必须修 |
| 进度 | TodoWrite状态 | 超过预期时间就问 |
| 方向 | 隔一段时间review | 偏离就纠正 |
| 阻塞 | 问"有什么问题" | 帮它解决卡点 |
第四步：验收与复盘
AI做完了，我不是直接过。
先过自己的检查清单：
- 代码能跑通吗？
- 风格统一吗？
- 有注释吗？
- 单元测试过了吗？
- 文档补了吗？
然后复盘：
| 问题 | 答案 |
|---|---|
| 这次用对了Skill吗？ | 对/不对，为什么 |
| 哪里沟通不畅？ | 需求没说清？ |
| 哪里可以优化？ | 下次怎么改进 |
| 要不要沉淀新Skill？ | 是/否 |
03 我常用的几个实战技巧
技巧一：让AI自己生成测试用例
我不再自己写测试了。
“这段代码逻辑有点复杂，你帮我写3个边界测试case。”
AI擅长的：
- 找边界条件
- 覆盖各种异常场景
- 写断言
我不让AI做的：
- 搭测试框架（这个我先搭好）
- 设计测试策略（这个我定）
分工明确，效率最高。
技巧二：用AI做代码审查
不是我审查AI，是AI审查AI。
我的流程：
1. AI写完代码
2. 另一个AI（code-review skill）来审
3. 审出问题，原AI改
4. 人工抽检
code-review Skill我会提醒它关注：
- 潜在的性能问题
- 安全漏洞（SQL注入、XSS等）
- 代码重复
- 命名不规范
- 缺少错误处理
效果：
第一遍审查，AI能发现70%的问题。
人工只需要处理剩下的30%。
技巧三：遇到不会的，先让AI搜一圈
很多东西我记不清了。与其查文档，不如让AI先搜。
我的指令：
"帮我查一下Python异步编程的最佳实践，重点看：
1. async/await的正确用法
2. 常见坑点
3. 性能优化建议
整理成3条核心要点给我"
AI的优势：
- 搜得快
- 整理得快
- 能给链接出处
我的优势：
- 判断哪些对我有用
- 结合我的实际场景做取舍
配合着用，效果最好。
技巧四：把重复的操作沉淀成Skill
同样一件事，做第二遍的时候，就要考虑沉淀了。
判断标准：
| 问题 | 答案≥2次"是" | 建议动作 |
|---|---|---|
| 这个操作我会做几次？ | ≥2次 | 考虑沉淀 |
| 步骤是不是固定的？ | 是 | 写成workflow |
| 每次都要重新想？ | 是 | 写成Skill |
我的经验：
第三次做同样类型的事，我已经有Skill在手了。
从此以后，这类事AI直接调Skill，5分钟搞定。
技巧五：保留完整执行记录
每次大任务完成，我会让AI生成一个执行摘要：
执行摘要：
- 需求：xxx
- 路径：code-gen → test-gen → code-review
- 耗时：2小时
- 产出：3个文件
- 问题：第2步卡在依赖版本
- 解决：升级依赖包
- 改进建议：下次可以先确认环境
有什么用？
- 复盘有依据
- 以后类似需求可以更快
- 团队协作时，别人也能看懂
04 我见过最多的问题：怎么判断该派几个AI？
问题1：一个AI能搞定吗？
问自己：
| 问题 | 答案 |
|---|---|
| 这个需求，AI能独立完成吗？ | 能 → 一个AI |
| 需要调用外部工具吗？ | 要 → 可能需要多个 |
| 涉及多个领域吗？ | 是 → 可能需要多个 |
实战经验：
一个简单的CRUD，一个AI可以。
一个要调用API、要写数据库、要做前端交互——至少2个AI分工。
问题2：多个AI怎么协调？
我常用的模式：主AI + 副AI
主AI：负责统筹
- 接收需求
- 拆解任务
- 派活给副AI
- 汇总结果
副AI：负责执行
- code-gen（写代码）
- test-gen（写测试）
- doc-gen（写文档）
协调原则：
| 场景 | 怎么协调 |
|---|---|
| 顺序执行 | 主AI依次调用 |
| 并行执行 | 主AI同时派给多个 |
| 有依赖 | 先派无依赖的 |
| 遇阻塞 | 主AI处理卡点 |
问题3：AI之间吵架了怎么办？
我遇到过：两个AI给了完全相反的建议。
解决方式：
- 让它们各自说明理由
- 引入第三个AI做裁判
- 人工做最终决定
我的原则：
重要决策，AI可以给建议，但人来做决定。
毕竟，最后负责任的是我，不是AI。
05 实战场景：完整案例演示
场景：做个数据看板
需求：
做一个数据看板，包含：
- 用户统计（折线图）
- 收入统计（柱状图）
- 实时更新
Step 1：任务拆解
我判断：
- 前端：做可视化组件
- 后端：写数据接口
- 联调：前后端对接
复杂度：M级，用code-orchestrator协调
Step 2：派活
code-orchestrator开始协调：
1. 先做后端API（数据接口）
2. 再做前端组件（可视化）
3. 最后联调
Step 3：执行监控
- 后端API完成 ✔
- 前端组件完成 ✔
- 联调遇到问题：跨域
→ 我介入，配置Nginx解决
- 联调继续 ✔
Step 4：验收
lsp_diagnostics检查 → 0 error
测试用例 → 5个case全部通过
人工review → 抽检2个关键逻辑，没问题
总耗时：4小时
如果是以前的我：至少2天
06 给新手指挥官的建议
建议一：从一个小项目开始
别一上来就搭46个Skill。
我的做法：
| 阶段 | Skill数量 | 目的 |
|---|---|---|
| 第1周 | 3-5个 | 先跑通流程 |
| 第2周 | 10个左右 | 覆盖常用场景 |
| 第1个月 | 20个以上 | 开始形成体系 |
关键是：先用起来。
建议二：每完成一个任务，沉淀一个
不要追求"一步到位"。
我的节奏：
做一个需求 → 发现需要新Skill → 做完后沉淀 → 下次直接用
效率提升曲线：
- 第1个需求：5小时
- 第5个同类需求：2小时
- 第10个同类需求：30分钟
建议三：记录你的"指挥日志"
每次派活，记录：
| 时间 | 需求 | 派的活 | 结果 | 反思 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-02-06 | 登录功能 | code-gen | 完成 | 需求写得够细，一次过 |
| 2026-02-07 | 数据导出 | code-orchestrator | 有阻塞 | 应该先确认环境 |
3个月后，这就是你最值钱的资产。
建议四：不要让AI做"判断"
哪些事你来做：
- 需求理解（虽然AI能帮你写得更清楚）
- 复杂度判断
- 技术选型（AI可以给选项，你来选）
- 质量标准（你来定）
哪些事AI来做：
- 代码实现
- 测试编写
- 文档生成
- 方案调研
分工明确，效率最高。
07 我的Skill是怎么"长"出来的
从0到1：一个Skill的诞生
场景：我需要一个"格式化代码"的Skill
第一步：手动做3次
- 第一次：用AI写代码，手动格式化
- 第二次：格式化+加注释，手动做
- 第三次：发现规律，总结步骤
第二步：写成Skill
# code-formatter
## 什么时候用
用户说"帮我格式化代码"或"代码风格乱了"
## 输入
- 代码文件路径
- 编程语言
## 输出
- 格式化后的代码
- 改动说明
## 步骤
1. 读取文件
2. 根据语言选择格式化工具
3. 运行格式化
4. 检查改动
5. 生成改动报告
第三步：测试
- 用它格式化3个不同类型的文件
- 检查输出是否符合预期
- 调整格式规则
第四步：放进系统
- 放到L2层core目录
- 更新meta-commander的路由规则
- 记录到Skill注册表
从1到100：Skill的进化
我会定期review我的Skill：
| Skill | 调用次数 | 成功次数 | 成功率 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| code-gen | 150 | 142 | 94.7% | core |
| test-gen | 80 | 72 | 90% | core |
| doc-gen | 30 | 22 | 73.3% | extended |
处理方式：
- 成功率 < 70% → 检查是不是需求变了
- 连续失败 → 是不是环境/依赖问题
- 长期没人用 → 归档或者删除
08 最后的忠告
忠告一：AI是特种兵，不是超人
特种兵的特点：
- 单兵能力强
- 需要指挥
- 需要后勤
- 团队配合才能打胜仗
你一个人指挥一支军队，比你一个人当超人，效率高10倍。
忠告二：先有流程，再有自动化
别一上来就追求全自动化。
我的流程：
- 人做+AI辅助 → 熟悉流程
- AI做+人监督 → 开始自动化
- AI做+人抽检 → 成熟了
- AI做+AI自检 → 完全自动化
每一步都要走过，别跳级。
忠告三：记录是金
你今天做过的所有决策、踩过的所有坑，都是明天的财富。
不记录 = 忘记 = 下次重踩
我的习惯：
- 每次大任务结束，写执行摘要
- 每次踩坑，记录问题和解决方案
- 每周复盘一次
3个月后，你就是这个领域的专家。
09 快速开始指南
今天就可以做的事：
- 选一个你最常用的场景（比如写API）
- 开一个TodoWrite
- 让AI帮你写这个场景的第一个Skill
- 用起来
- 用完更新Skill
- 下周再加一个新Skill
28天后，你会回来谢我。
10 彩蛋：我常用的Prompt模板
模板一：写代码
请帮我写一个[功能描述]
要求：
- 语言：[Python/Java/Go...]
- 风格：参考现有代码风格
- 注释：关键逻辑要加注释
- 错误处理：要完善
- 测试：请顺便写2个单元测试
参考：
- 目录：[路径]
- 风格文件：[文件名]
模板二：写测试
请为[文件名/函数名]写测试用例
要求：
- 覆盖正常流程
- 覆盖异常场景
- 覆盖边界条件
- 使用[pytest/unittest/...]
模板三：写文档
请为[模块/功能]写文档
要求：
- 包含功能说明
- 包含使用示例
- 包含API接口说明（如有）
- 包含注意事项
- 格式：Markdown
模板四：做Code Review
请对以下代码做Review
代码：[粘贴代码或文件路径]
请重点关注：
1. 潜在性能问题
2. 安全漏洞
3. 代码规范
4. 逻辑错误
5. 是否有更好的实现方式
输出格式：
- 问题列表（严重程度+描述+建议修改）
- 整体评分（1-10）
- 改进建议
写在最后
这篇文章写了我用AI指挥军队的真实经验。
核心理念一句话：
一个人 + 一套系统 = 一支军队
不是AI变强了，是你变强了。
你学会了怎么派活、怎么验收、怎么复盘。
AI只是你的兵，你是指挥官。
关注我，持续分享AI提效实战经验。
回复"指挥"，送你一套我整理的Claude Code最佳实践清单（含20个常用Prompt模板）。
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