大家都是怎么AI写公司生产级项目的，求指导

慢慢做哇，生产级项目就不要无意义的产出代码了，代码是一定要审查的。看文档根本没有用。因为阅读文档会消耗你大量的精力。尝试去构建更有深度的module架构

我们目前最简单的方式就是，AI写完AI审查，出现问题，AI排查，AI修复，如果领导选择的高效迭代开发，就要承担高效迭代开发的风险，如果领导不喜欢高效，那么就在公司层面禁用AI就好了，做好自己，切勿背锅

一个需求拆分成几个具体功能，一个个来做，AI弄完看一下git哪些改了，改的东西要知道是什么意思

构思好步骤级思路或者文档级流程，灌给AI，AI给出代码，自己审查一下代码，AI再审查一下代码

我是用superpowers 这个skill来实现中等以上的需求的，先让他头脑风暴，然后形成plan，再按照plan进行开发，完了还有测试阶段。

这种不太可靠，特别是功能业务与现实中的东西或者其他系统需要交互的，AI只能检查写法，检查了业务实现和功能逻辑

主要是小公司，用AI做自己完全不懂的领域项目，包括语言也不懂，没法审代码，还有就是代码生成的太快太多了，审代码的效率太低

目前我们的办法就是sdd，用的是superpowers，要求是所有的变更都通过ai来处理，避免人工修改代码导致的代码和spec不一致，然后就是在 mr 流程里专门放了一个agent reviewer 通过hook 监控变更代码和生成的design/spec/plan的一致性，前提是新项目，历史老项目这个流程跑的不好，历史代码完全没法对应代码

与第三方系统交互的，只要对接的文档够详细，AI比人对接要做的好很多，目前我是这么认为的，暂时AI也没捅什么篓子

第一步，根据项目，先配置好你的agents.md

第二步，根据项目，配置好skills，比如头脑风暴，要是前端，写next就安装 next-best-practices，写vue就安装 vue-best-practices,写spring就安装 java-springboot, 具体可以在https://www.skills.sh/ 里面找到，也有下载链接，

第三步，配置mcp，比如mysql，让ai可以自己去查库，查表，

项目开发阶段，一定要让ai想好了在干活，比如从0开始，可以先调用brainstorming 也就是头脑风暴，先描述清楚你要干什么，然后让他列出来功能清单，代码风格就按照上面的skills 比如 next-best-practices实现，最后完成，在根据清单跑一边功能，对照一下。完事儿在开新对话框，没有上下文的那种，让他按照最佳规范以及功能清单在对照一边，检查一遍。避免一个agent既是裁判又是运动员