Codex + 传统 Java 项目（SVN / Eclipse）开发流程分享，求优化建议

我目前在用 20 刀的 Codex （ macOS 客户端） 做日常开发，已经给了它完整的本地访问权限。

最近看了 V2EX 这个帖子： https://www.v2ex.com/t/1199424 包括下面的评论也基本都看了一遍，感觉不少人的流程比我更顺一些，所以想把我当前的开发方式整理出来，看看有没有优化空间。

我的开发流程

1. 项目 & 线程管理

• 在 Codex 里按 project 维度管理
• 每个需求对需要修改的 project 下开一个新线程（不会混在一起）

2. 需求分析阶段（人 + AI 双轨）

这一块我做得比较“重”：

• 我会先自己拆一遍需求

  • 重点找逻辑不闭环 / 边界不清楚的地方
  • 有问题会直接找领导确认

• 同时会把原始需求一字不差丢给 Codex

  • 看它能不能发现问题
  • 如果 AI 提的点合理，我会再去确认需求

• 最后：

  • 把“我 + AI”的分析整合成一份开发文档
  • 再让 AI 按这个文档开发

  这一阶段我感觉是有价值的，但也比较花精力

3. AI 编码 + 人工 Review （当前最大痛点）

• AI 写 Java 代码大概 10 ～ 15 分钟

• 几乎没有一次能直接用

  • 要么需求没描述清楚
  • 要么 AI “过度发挥”（重复造轮子 / 写多余逻辑）

  真正耗时间的是 检查

具体问题：

• 不是自己写的 → 不放心

• 每一行都会仔细过

• AI 经常用一些我不常用的写法 → 理解成本高

• 甚至比我自己手写还要更谨慎

  结果是： 写代码变快了，但 review 成本明显变高

4. 项目环境限制（比较真实的一点）

当前项目是典型老环境：

• 后端：Java + Eclipse

• 版本管理：SVN （用 Cornerstone 做提交/管理）

• Eclipse 主要用途：

  • 看代码
  • 格式化
  • 打包

  Codex 的 Git 能力目前基本用不上 （如果能在 SVN 场景有更好的用法，也欢迎指点）

5. 数据库开发

• 用 VS Code 写 SQL / 存储过程
• Codex 里单独开一个 DB project

这一块体验反而不错：

• 简单逻辑基本可以一遍过
• 我会让它多参考已有 SQL 风格

6. 网络隔离（比较关键）

我的开发环境有个限制：

• 公司内网：能访问数据库 / 服务，但不能翻墙
• 外网：能用 Codex ，但访问不了公司资源

所以我的模式是：

断公司网 → 连热点 → 用 Codex 写代码 → 再切回内网验证

对 Codex 来说，相当于：

完全离线开发（看不到真实运行环境）

当前的真实感受

总结下来就是一句话：

Codex 让我在某些地方更省心，在某些地方更费心

具体来说：

优点：

• 编码速度明显提升
• SQL / 简单逻辑提升很大
• 需求分析阶段有辅助价值

问题：

• review 成本太高（核心痛点）
• AI 容易“过度设计”
• 和老项目（ SVN / Eclipse ）结合不太自然
• 离线开发导致上下文缺失

想请教大家

基于我这个流程，有几个问题想听听大家经验：

1. 怎么降低 AI 代码的 review 成本？

   • 有没有更好的约束方式（比如 prompt / 模板）？

2. 老项目（ SVN + Eclipse ）下，有没有更优的 AI 使用方式？

3. 需求分析这一步，如何让 AI 更好的深度参与？

   • 有一部分我理解不到位的需求，它更难理解到位，这点如何破解？

4. 像我这种“离线开发”场景，有没有更好的实践？

如果你们有成熟一点的流程（尤其是 Java / 企业项目场景），非常欢迎分享