AI 工程不是魔法，而是方法：更快构建更好软件的关键策略

如果你在科技行业工作了一段时间，你就会见过这些周期。几乎每一次重大变革都会伴随着怀疑。我们当然也观察到了一些工程师的抵触情绪，这与科技中心在新技术出现时经常出现的“悲观倾向”如出一辙。这让人想起曾经围绕 Linux、云计算乃至服务器端 JavaScript 的疑虑。历史总是惊人地相似，当前软件开发中的 AI 浪潮也不例外。

但事实是：当一些人在争论和怀疑时，AI 对软件开发的影响已不再是遥远的承诺；它已成为眼前的现实。行业中有一个强烈的信念，也是我们在 Cline 秉持的信念：五年后，没有 AI 辅助编写代码的工程师将难以找到有意义的工作。这无关盲目跟风炒作；这是关于认识到根本性转变，并理解成功驾驭它依靠的不是魔术——而是方法。

在 Cline，我们相信 AI 工程的“剧本”仍在由我们所有从业者共同编写。基于我们在构建 Cline（通常使用 Cline 本身！）过程中的经验以及行业内的见解，这里有五项关键策略——如果你愿意，可以称之为支柱——可以帮助你的初创公司更快地构建出更好的软件。你可以了解更多关于 Cline 是什么 以及它如何体现这些原则。

1. 了解 AI 工程 真正 的含义

许多开发者初次接触 AI 可能是从 ChatGPT 复制粘贴代码片段开始的。虽然这是一个起点，但真正的 AI 工程已经远远超出了这个范畴。我们将其视为 IDE 原生协作，它将人类洞察力与 AI 能力融为一体。

不要将你的 AI 编码伙伴视为一个万无一失的神谕，而要将其视为我们常说的“一个聪明、速度极快但健忘的结对程序员”。它可以快速生成样板代码并处理复杂的逻辑，但它需要清晰的方向和上下文。这种协作方法，通过 Cline、Cursor 和 Windsurf 等工具实现，使初创公司能够更快地交付功能，并最大限度地利用其有限的资源。这是关于增强你的开发者，而不仅仅是卸载任务。探索像 计划/执行模式 这样的功能如何促进这种深度协作。

2. 模型选择：不要在“大脑”上吝啬

随着 AI 模型层出不穷，一个常见的问题是：“我应该用哪个？”尤其是对于初创公司来说，选择更便宜的模型的诱惑是可以理解的。然而，我们倡导的一个关键原则是：这不是一个可以省钱的地方——选择最好的工具，并为最好的模型付费。

为什么？因为最强大的模型，例如 Google 的 Gemini 2.5 Pro 或 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet，可以充当重要的“倍增器”。虽然它们的前期成本可能更高，但它们能提供更高质量的代码，更好地理解复杂的指令，最终节省宝贵的开发者时间。为了节省一点成本而牺牲性能，通常会导致更多的调试、更多的返工和更慢的进度。Cline 的“自带密钥”（BYOK）模式让你始终能够使用最适合工作的工具，确保你的 AI 协作者拥有最敏锐的思维。

好奇哪些模型是最好的吗？请参考 OpenRouter 上的编程排名，查看最受编程欢迎的模型（通常也是最好的）。

3. 与 AI 共同规划：绘制通往准确性的路线图

你会不带地图就开始公路旅行，希望通过蜿蜒曲折的方式到达目的地吗？可能不会。然而，如果忽视规划，与 AI 编码工具的初次互动往往就是这种感觉。

有效的 AI 工程取决于 在 AI 编写任何一行代码之前与其共同规划。 目标是建立共同的理解。这意味着清晰地阐明你的意图，提供相关文件，并确保 AI 理解项目的目标和限制。正如我们常说的，更多的规划——这意味着更多的上下文——就像“加长枪管”，能带来更准确的代码和显著减少的返工。支持明确规划和执行阶段的工具，例如 Cline 的 计划/执行模式，在这里非常宝贵，能帮助你和你的 AI 高效地达成共识。

4. 主动上下文管理：为 AI 引擎加油

AI 模型的上下文窗口是它的工作记忆。它存储着指令、聊天历史、文件内容和环境细节。但这个记忆并不是无限的。当它填满时（通常超过 50% 容量后性能会下降），AI 可能会“忘记”早期的细节或失去准确性。想深入了解，请查看我们的指南 理解上下文管理。

因此，主动上下文管理至关重要。有几种策略可以提供帮助

• 规划/实施文档： 创建 Markdown 文件来概述计划和跟踪进度，AI 可以参考并更新这些文件。
• 交接文档或新任务范围界定： 当任务变得太长或太复杂时，总结关键上下文，并用该摘要重新开始（在 Cline 中，我们的 /newtask 工具 有助于实现这一点）。
• 上下文精简： 使用功能（如 Cline 的 /smol 命令）将冗长的上下文提炼成最基本的部分。
• 项目上下文（“记忆库”）： 建立一套核心文档，为 AI 提供对项目架构、关键组件和惯例的常青理解，这是我们在 Cline 记忆库 文档中探讨的概念。

即使是像 Gemini 2.5 Pro 这样拥有 100 万 token 的巨大上下文窗口，周到的管理也能确保你的 AI 伙伴在复杂的任务中保持敏锐和有效。

5. 规则文件：编纂团队智慧和标准

随着团队的成长和代码库的演变，保持一致性和分享最佳实践变得至关重要。这就是“规则文件”（例如 Cline 中的 .clinerules，或 Cursor 和 Windsurf 等工具中的 自定义指令）发挥作用的地方。

这些本质上是附加到 AI 系统提示中的 Markdown 文档，用于指导其行为。你可以使用它们来

• 强制执行编码标准和模式。
• 自动化重复工作流程（例如，提交消息格式、测试生成方法）。
• 为 AI 提供对项目架构或特定领域知识的持久理解。

一个强大的扩展是“记忆库”概念：指示你的 AI 不仅要阅读这些指导文档，还要帮助创建、维护和更新它们，随着项目的演变。这将你的 AI 变成了知识管理的积极参与者，确保团队智慧被编纂、共享并持续应用。这是一种让你的 AI 协作者成为团队集体智慧真正延伸的方式。

新时代的方法

向 AI 驱动的软件开发转型无疑是具有变革性的。但这并不是要等待一个神奇的解决方案。它是关于采取系统的方法，拥抱新的协作工作流程，并战略性地利用我们所拥有的强大工具。

通过理解 AI 工程的真正含义，选择合适的模型，优先考虑规划，勤奋管理上下文，并编纂团队标准，你可以释放生产力和创新的巨大潜力。毕竟，最终目标是更快地构建更好的软件。

准备好将这些方法付诸实践了吗？

• 试用 Cline： 体验具有强大规划和上下文管理的代理工作流如何改变你的开发流程。在 VS Code Marketplace 下载（也兼容 Cursor、Windsurf）。
• 探索我们的文档： 在 docs.cline.bot 深入了解诸如计划/执行模式、 .clinerules 和上下文管理策略等功能。
• 加入对话： AI 工程剧本每天都在被书写。在我们的社区 Reddit 和 Discord 上分享你的经验，提出问题，并与其他开发者一同学习。

-Nick