文章目錄AI編程實戰團隊落地規范與協作寫在前面一、為什么需要規范二、團隊規范清單三、Code Review 里 AI 的角色小結與下篇預告小作業AI編程實戰團隊落地規范與協作寫在前面一個人用 AI 是提效全團隊用 AI 是治理問題。沒有規范代碼質量、信息安全、責任歸屬都會出問題。一、為什么需要規范代碼質量AI 風格不一致、重復代碼變多安全敏感信息、密鑰可能被喂給 AI責任出了問題代碼是 AI 寫的但責任人是人。二、團隊規范清單明確可用場景重復性、樣板代碼、測試、文檔、重構建議可以用 AI核心業務邏輯必須人工主導AI 生成代碼必須走 Code Review沒有例外敏感信息不進 AI密鑰、客戶數據、內部架構細節禁止粘貼生成代碼標注來源在 PR 描述里注明哪些是 AI 生成降低 review 成本責任人始終是人AI 的建議被采納后署名和兜底都是開發者本人。三、Code Review 里 AI 的角色AI 適合當初審查風格問題、常見漏洞、遺漏的測試人當終審判斷業務正確性、架構合理性。分工明確review 效率最高。提示規范不是為了限制 AI而是為了讓 AI 用得可預期。團隊先用兩周試點再根據實際痛點完善規則。小結與下篇預告這篇建立了團隊落地的最小規范。下一篇《AI編程實戰效率與成本AI 編程的 ROI 怎么算》回答老板最常問的問題“AI 到底值不值”。小作業起草一份適合你團隊的 AI 使用規范10 條以內標注出哪幾條是你認為最關鍵的發到群里收集反饋。