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Part 1: 开场 (5-10 min)

1.1 为什么今天要做这个分享

公司准备引入 Agentic Coding[1] 了。

问题是,很多人对 AI 编程的认知还停在「把代码贴进 DeepSeek 对话框问一下」的阶段。就好像「保时捷的钥匙已经在手里了,驾训班教练还在教方向盘往哪边转」。

我从 Copilot 刚出来就开始用,一路用到现在的 Claude Code。今天来同步一下这几年踩坑的经验。

先做个预言:

大家对 AI 编程的体感,往往是短期高估、长期低估。

短期高估——惊艳,尝鲜,然后撞上幻觉、上下文断裂、复杂逻辑翻车,觉得「不过如此」。

长期低估——等你找到有效的协作模式,会发现它改变的不只是写代码的速度。

今天的分享不能帮你跳过失望期,但希望你失望的时候还记得后半句。

别停在那里。

1.2 今天的路线图

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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Part 1: 开场 (5-10 min)                                        │
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│  Part 2: AI 编程简史与核心概念 (35-40 min)                       │
│    └─ 从时间线逐步引入概念,解释「为什么重要」                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Part 3: 我的踩坑故事 (15-20 min)                               │
│    └─ 用亲身经历验证前面的概念                                   │
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│  Part 4: 正确使用 AI 编程 (25-30 min)                           │
│    └─ 从 Prompt 到 Context Engineering + 现场演示               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Part 5: 风险、陷阱与心智模型 (15-20 min)                        │
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│  Part 6: 团队采用建议 + Q&A (10-15 min)                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                        总时长: 105-135 min

1.3 声明

这篇分享混合了 可验证的事实我个人的观点 。脚注会标注 L1-L4 等级:L1🔬原始论文 > L2📰权威媒体 > L3📝行业博主 > L4💬社交讨论。

标注含义
无标注有信源支持的事实
[!NOTE]我的个人观点
[!TIP]专家观点引用
[!IMPORTANT]行业预测(不确定性高)

很多内容可能存在我自己的偏见,欢迎大家讨论、反驳、指正。


  1. 🔬 L1 | Introduction to agentic coding - Anthropic — Agentic Coding 指 AI 从「自动补全」升级为「自主执行者」:接收高层目标,拆解步骤,独立执行,根据反馈调整。 ↩︎

基于 VitePress 构建