为什么你的 AI 编程总是失控？可能是缺少这个小步闭环策略
在 AI 辅助编程时代，问题往往不在于模型是否"会写代码"，而在于开发者是否掌握了合适的协作方式。本文分享一套经过反复实践验证的「小步闭环」开发方法，目标是将 AI 从不可控的灵感来源，转变为稳定、可预期的工程协作者。
传统 AI 协作的三大痛点
在实际使用 AI 编程的过程中，开发者常会遇到以下典型问题：
- 功能偏离：修复一个 bug，反而引入多个新问题
- 上下文污染：对话过长后，AI 开始前后矛盾、自我否定
- 方向失控：一开始思路正确，最终却不得不整体推倒重来
这些现象通常并非模型能力不足，而是源于一个更本质的问题：
任务的组织方式并不符合 AI 的工作机制。
AI 友好的最小开发闭环
为此，可以采用一套更克制、更工程化的迭代流程：
需求描述 → 代码生成 → 测试创建 → Bug 修复 → 代码提交
这个闭环强调：一次只完成一个可提交的小功能，而不是在同一个对话中不断叠加新问题。
1. 需求描述（Plan）
- 用单一、明确的目标描述当前要实现的功能
- 避免同时引入多个约束或扩展方向
- 示例：
"请实现一个接收用户名并返回欢迎消息的函数"
2. 代码生成（Do）
- 仅生成满足当前需求的最小可用实现
- 主动避免提前优化、抽象或扩展未来功能
这一阶段的目标不是"写得漂亮"，而是"刚好满足需求"。
3. 测试创建（Test）
- 在功能实现后，立即要求 AI 生成配套的自动化测试
- 示例：
"请为这个新功能创建⾃动化测试"
测试的作用不仅是验证正确性，也是在帮助 AI 明确"什么才算完成"。
4. Bug 修复（Action）
- 根据测试失败或实际运行结果进行修正
- 每次只处理一个清晰、可验证的问题
- 避免在修 bug 的同时引入新需求
5. 代码提交（Commit）
- 功能完成后立即提交到版本库
- 提交完成后，开启新的对话窗口处理下一个需求
不要在原有对话中"顺手再加一点"。
核心原则解析
原则一：单一任务聚焦
- 认知负载问题：当 AI 被迫并行处理多个目标时，推理链路容易相互干扰
- 最佳实践：
- 一个对话窗口只解决一个可提交的小问题
- 在功能完成前，不追加新的需求或想法
这并不是限制 AI 的能力，而是在避免不必要的推理冲突。
原则二：上下文窗口管理
- 长度陷阱：随着对话变长，早期约束和共识会逐渐被弱化甚至遗忘
- 控制策略：
- 单次对话严格限制在一个功能闭环内
- 完成即提交，提交即新建会话
短上下文，反而更容易得到稳定、一致的结果。
提交时机的工程意义
与传统开发相比，在 AI 协作场景中，"及时提交"具有更重要的工程价值：
- 强制收敛：迫使开发者判断功能是否真的完成
- 安全回退：为后续修改提供明确、稳定的锚点
- 认知重置：帮助人和 AI 一起摆脱旧上下文的干扰
一次提交，本质上是一次阶段性的"清空状态"。
实施建议
在实际落地过程中，可以参考以下建议：
- 任务拆分：将用户故事拆解为 15–30 分钟内可完成的微任务
- 会话纪律：严格遵循"完成即提交，提交即新建会话"的原则
- 测试驱动：每个功能都配套自动化测试，避免只验证"看起来能跑"
- 版本控制：提交信息中注明 "AI-assisted"，并记录关键提示词版本
这些约束看似增加了流程，但实际会显著降低返工成本。
总结
在工程实践中，更合理的心态是：
将 AI 视为一个需要被流程保护的合作者。
- 它的优势在于：擅长短程、高专注度的问题
- 它的短板在于：不擅长多目标、长上下文的持续管理
可执行的行动指南：
- 使用原子化的任务拆分
- 严格执行小步闭环迭代
- 建立清晰、及时的提交纪律
通过这套方法，可以显著提升 AI 协作的确定性和工程效率，把原本不可控的"灵感输出"，转化为可重复、可维护的工程实践。