最近有个深刻的感受：如果你现在还不把AI融入工作流程，可能真的离被淘汰不远了。

几个月前，我还对AI编程嗤之以鼻。尝试过几个AI写代码工具，生成的东西要么逻辑混乱，要么风格怪异，顶多能写个简单的方法。

我当时的评价是：“吹得天花乱坠，实际效果烂得一塌糊涂。”

然而现实狠狠地打了我的脸。当cursor、claude code这些顶级模型出现后，我才发现自己错得有多离谱——它们已经能从零到一搭建完整项目，进步速度快得可怕。

这让我产生了强烈的危机感。如果我不主动拥抱AI，迟早会被那些善用AI的同行甩在后面。

01 成本困境与破解之道

但现实问题马上摆在眼前，顶级模型的token费用贵得离谱。一个稍微复杂点的需求，消耗百万token简直是家常便饭。

对于我这种普通程序员来说，付费上班显然不是理想选择。

好在有万能的代理商，找到了codex+gpt5.2的“无限续杯”方案。虽然生成速度慢了点，但质量完全可以接受。

有了趁手的工具，我开始系统地将AI融入日常工作流。

02 重构需求设计流程

我现在公司大部分是典型的“项目/需求任务制”开发。一个需求下来，我的流程通常是：

写需求设计文档 → 代码编写 → 功能自测 → Bug修复 → 写上线更新文档（有的项目还要评审/走流程/灰度）

听起来很标准，但痛点也很真实。尤其是“需求设计文档”这一步，真的是时间黑洞：

1. 需求内容一多，小功能点容易遗漏

2. 需求拆分很费时间，脑子要一直开着

3. 模板排版、格式对齐这种体力活很烦

4. 需求理解一旦不够清晰，后面返工会更痛

于是，我用AI从零开发了一个需求评审工具，自己是真一行代码没写。

第一步：智能需求拆分

我把需求文档丢进去，点一下“AI生成”。AI会把需求拆成一条条具体功能点，并且按大模块分组。

这个结果对我特别关键。因为它不是“写了一篇看起来很对的文档”，而是给我一个清晰的结构：我在哪个模块里要做哪些事，依赖关系大概是什么。我脑子里有了“整张地图”，后面就只需要微调，而不是从零开始捏。

第二步：自动生成评审模板

很多人写设计文档写到烦，是烦在“格式”。标题怎么写、表格怎么排、章节怎么对齐、目录怎么做……这些都不是产品价值，但会吃掉你的注意力。

我现在直接让工具把拆出来的功能点，填进公司规定的评审模板里。我只需要做一件事：针对每个小功能点，独立写清楚实现方式。排版？不需要我管。

第三步：预览与导出

写完就预览，一键导出。到这里，“需求设计文档”从一个大工程，变成了一个个可拆解、可推进的小任务。

有人可能会问：为什么不直接把需求设计全部丢给AI做？

当然可以。但我有自己的坚持：

• 我不想那么早让大脑生锈
  思考这件事，我希望自己还在场。AI可以当放大器，但我不想把判断力外包出去。

• 自己设计过，后续让AI写代码才可控
  你没有清晰的设计，AI写出来的代码你也很难判断对不对。你会陷入“它说得好像对，但我不敢合”的尴尬。

• 规范与框架约束必须由我明确给出
  就算你喂了很多代码规范，AI也可能用自己的方式实现。明明框架有现成API，它会绕一圈“手写一套”。
  所以我现在会明确指定：用哪个模块、哪个API、什么风格、什么边界。

对逻辑复杂的需求，我会把设计文档丢给Codex，让它给我“更好的方案”和“可能遗漏的风险点”。但最后拍板的人，必须是我。

03 智能代码编写与审查

我将代码编写拆分为两步：AI自动编写→人工审查修改

第一步，把设计好的需求文档直接交给codex自动编码实现。这段时间我可以泡杯茶，吃点小点心。

第二步，在提交记录里Review，把问题集中改掉，我不会把AI写的代码当“最终答案”。

我把它当“一个速度很快但不太靠谱的实习生”：

• 它能把80%的重复劳动做掉

• 但关键边界、异常路径、代码风格，一定要人来过一遍

我现在Review的重点有四类：

1. 是否严格按设计文档实现（尤其是边界条件）

2. 是否有“能用框架API却自己造轮子”的情况

3. 是否存在隐蔽的空指针/并发/事务边界问题

4. 是否补齐了必要的日志、错误码、可观测性

改完再提交，就很稳。

04 BUG修复与文档编写

我现在最难受的一步其实是自测。不是AI不行，是项目太大，依赖一堆问题，本地环境很难完整拉起来。很多时候只能更到服务器测试环境跑。

这块我目前的做法比较保守：

• 让AI帮我列“测试点清单”和“边界条件”

• 我在测试环境按清单去验证

它能帮我减少漏测，但没法替我把环境跑起来。如果你们项目本地可跑，我强烈建议把“单测/冒烟测试”交给AI辅助生成，这会是另一种维度的提效。

05 BUG修复与文档编写自动化

之前最头疼的就是改BUG，现在却成了最轻松的工作。直接把测试提出的BUG描述复制进去，AI就能自动修复。

更新文档的编写也实现了自动化。我开发了一个文档工具，与设计文档统一管理，极大提升了效率。

06 最后一句：把时间还给自己

使用这套AI辅助工作流后，我的开发效率至少提高了40%。但我想强调一个关键点：

千万不要把节约出来的时间用来做更多工作。

这听起来有点反常识，但请听我解释：

首先，如果我们把AI节省的时间全部投入工作，实际上是在加速自己的“可替代性”。其次，当效率提升成为常态，管理者自然会期待更高的产出。今天你能完成1.5倍的工作，明天就会被要求完成2倍。

最重要的是，这些节省下来的时间，应该用于：

• 学习新技术，跟上AI发展的步伐

• 思考更优的解决方案，提升设计能力

• 培养AI无法替代的软技能：沟通、协调、创新

• 或者，干脆好好休息，保持工作与生活的平衡

我见过太多同行，工具用得越来越溜，效率越来越高，工作时间却越来越长。这简直是本末倒置。

AI应该是我们的助手，而不是让我们沦为更高效“工具”的加速器。