以上是一套完整的企业级 AI Coding 设计思路规范，点击每个阶段可展开详细内容。以下是各阶段的核心思路概括：
整体哲学：人机协作，人主机辅。AI 负责提效，人负责 ownership。
8 个阶段的核心要点：
需求建立— 结构化提示词是一切的基础。用 XML 标签、反例、角色设定让 AI 理解边界，而不是自由发挥。
架构设计— 先让 AI 出架构文档，再编码。把目录规范、命名约定写进系统提示，AI 生成的每一个文件都会自然落在正确位置。
代码生成— 把 ESLint/Prettier 配置、TypeScript strict 模式要求嵌入提示词。生成完后追加 “以高级工程师视角 review 以上代码” 这一步，往往能发现 AI 第一轮遗漏的问题。
测试策略— 测试先行是最有效的 AI 使用模式之一。先让 AI 写测试用例，再让它实现功能，天然形成 TDD 闭环。
上下文管理— 维护一份
SPEC.md作为项目的"长期记忆"，每次新会话开头引用它。单会话只做单一任务，避免上下文污染。CI/CD— AI 生成的 CI 配置 YAML 是非常高效的起点，但构建产物的安全性和 bundle 优化需要人工介入分析。
安全合规— 永远不要把真实密钥放进 AI 上下文。权限控制、加密相关代码是 human review 的硬性红线。
团队协作— 建立团队级 Prompt Library，让好的提示词成为团队资产而非个人经验，形成知识飞轮。
