探讨一下使用 AI 开发和维护大型项目的经验

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最近在尝试使用 AI 来构建一个比较大型的工程，用了几个 Agent 分别扮演设计、编码、测试、审核的角色，开发了一段时间以后感觉非常的力不从心，对整体项目的掌控感越来越差，感觉随时都有可能会在我预料不到的地方爆炸一下。想请教一下大家有没有什么好的想法或者思路呀。

开发

大型项目

31 条回复 • 2025-12-29 22:29:31 +08:00

4ark

15 小时 9 分钟前

设计、编码、测试、审核有在项目内产出完整的文档吗？能否随时切换到人工维护的状态。可以使用 speckit/openspec 这类工具

OC0311

14 小时 57 分钟前

我觉得 AI 写的项目只能 AI 维护了，并且时间长了 AI 也没法维护了

maichael

14 小时 54 分钟前

因为你“管理能力不足”，你可以把 Agent 的想象成一个黑盒，输入需求，输出代码/文档，至于里面是人工智能还是“人工”智能其实无所谓，本质上你就相当于管了一个小开发团队，你兼职了项目管理+产品管理+团队管理，你要以“管理”的思路去优化整个开发流程。

defunct9

14 小时 54 分钟前

去死噻，根本无法维护，弄半天跟头蠢驴似的，提示半天，方向不对，努力白费，浪费一堆 token

craftsmanship

14 小时 10 分钟前 via Android

@defunct9 模型不行/prompt 准备工作没到位
现在的 LLM 已经可以写得比大部分码农要工整规范了

justdoitzZ

14 小时 4 分钟前

感觉一定要做好文档管理，模块化管理，不断分阶段总结和记录形成文档。让 AI 知道这些项目的进度和架构，不然过一段时间，就一团糟了。解决完了一个疑难问题也要总结形成经验文档。

defunct9

13 小时 29 分钟前

擦，写一堆的 prompt ，比代码还复杂

winglight2016

13 小时 11 分钟前

用了几个 Agent 分别扮演设计、编码、测试、审核的角色————这一步毫无意义，升级模型比优化 prompt 更有效。

现在感觉能用的首选 gemini3 ，其次 codex5.2 ，其他的都没法用。

ktyang

12 小时 54 分钟前

@4ark 都有文档产出，但是不能保证都非常完整。而且文档数量也已经很多了。我先去学习一下你说的工具，非常感谢～

sentinelK

12 小时 50 分钟前

1 、扮演角色有什么目的吗？
2 、是否有节省上下文的针对性设计？
3 、期待的交互模式是什么？全自动？半自动？还是开发人员驱动？
4 、“大型项目”有多大？
5 、你用的什么 AI 模型与工具？

ktyang

12 小时 49 分钟前

@maichael 本质上管了一个小开发团队这个是接受的，LLM 是无法做到人那样会对自己的工作有长期的上下文并且去负责任的，现在的问题是该如何提升这种管理能力呢？

ktyang

12 小时 32 分钟前

@sentinelK 1.主要就是尝试把不同的工作解耦出来，试图增加掌控力。2.这方面可能欠缺比较多，欢迎给出一些建议哈。3.期待的交互模式半自动吧，其实自己也没有想好，最初的想法就是看了 openai 的那个分享想尝试一下能做成什么样子。4.现在还没有那么巨大哈，ROS 相关的目前有十几个模块吧。5.codex 、antigravity 、claude code 都有。

skyemin

12 小时 28 分钟前

几个 agent 之间怎么交互,通过文档吗?

jacketma

12 小时 27 分钟前

要做到一次性全命中还是非常难的，至少要保证能看得懂 AI 的代码逻辑，后续还有修改的空间。如果人工已经很难参与进去了，那就变成黑箱屎山，没救了

wwhontheway

12 小时 17 分钟前

一开始就搞几个 agent 没必要吧，感觉复杂化了。

sentinelK

12 小时 11 分钟前

@ktyang
有没有一种可能，垂直形态的工作分工才是 AI 驱动编程的更好方式？（逻辑复杂度低，上下文长度小，成果人工审核难度不大）

没有上下文边界（比如有详尽文档就不要直接接触代码），半自动没有开发介入，且横向分工的结果就是最后就是压到后面的工序积累的误差爆炸。导致整个项目的正确产出没有任何的统计学优势。

最终结果必然就会不稳定。

fulln

12 小时 10 分钟前

不要生成脱离掌控的代码，及时回正。只要不符合代码规范的及时让 ai 改写

fulln

12 小时 6 分钟前

但是注意的是，既然 ai 驱动了，就不要手动去改了，效率低到让人发指。让 ai 去改就效率高很多

duuu

12 小时 0 分钟前

真的很难。我使用 opus4.5 ，重构一个前端老项目里的一个大页面，大概一万行代码都写在一个文件里。上下文严重超出，AI 无法读完全部代码，最后重构完丢失了很多功能细节。

ai 拆分功能，一个功能一个功能做，最后生成了 80 多个文档，导致你发现问题的时候很难找到对应哪个文档。
想写自动化测试，用 AI 写测试代码，要跑通也花费大量的时间和 token 。。

我的流程是：AI 阅读代码->出改进文档->根据文档优化代码->提交代码->AI 审核 git 记录优化是否合理，是否有遗漏。结果每次审核都发现遗漏。

当然如果让人来做，读一万行代码也是个灾难。。

v2tex

11 小时 56 分钟前

![项目 DNA][https://imgur.com/a/zB9eEIx]

v2tex

11 小时 55 分钟前

![]( https://imgur.com/a/zB9eEIx)

thevita

11 小时 55 分钟前

因为你不是在用 AI 提效，是想逃避困难，AI 能把已知的算法写得比你好，你应该把更多精力放在真正关键的挑战上，想想业务，想想系统该怎么设计，现在成了: 有个问题搞不定了，扔给 AI 吧，还是搞不定？搞个 Agent ，如果还是搞不定就整个更复杂的 Agent

v2tex

11 小时 41 分钟前

@v2tex 放弃发图了，

简要来说就是要给项目一套全局信息，AST 类似人类的 DNA 或者容器的 dockerfile ，代码只是 DNA 解析的产物，可以随时放弃

bearbest

PRO

10 小时 10 分钟前

我的经验是作为 AI 的项目经理，不需要纠结实现的细枝末节，但是需要掌控项目架构，并在使用 AI 创建项目甚至后续迭代过程中严格引导 AI 遵循当前的架构设计。禁止非必要的不符合架构设计的逻辑实现。

在开发新特性/修复缺陷/重构逻辑的时候，不是一股脑儿地把整个项目给 AI ，而是选择性地添加相关的文件作为本次对话的上下文。