AI编程的流程和规范约束
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🚀 AI 协作编程：原子化工作流与规范约束
在 AI 辅助开发的实践中，最大的挑战不是代码生成，而是一致性维护与信任锚点。通过本次重构，我确立了以“单一真理源”为核心的开发规范。
1. 核心工作流：原子化循环 (Atomic Workflow)
我们不再跳跃式开发，而是严格遵守 Audit -> Log -> Deploy -> Push 的线性闭环：
- Quality Audit (质量审计)：触发 /quality-audit 工作流，由 AI 根据 AGENTS.md 进行合规性检查，确保变更不偏离架构初衷。
- Log (日志规范化)：将所有变更记录在 logs/ 目录下，作为开发历史的硬存证。
- Deploy (自动化部署)：同步至 Cloudflare，验证环境兼容性。
- Push (代码归档)：全量提交 GitHub，完成版本锚定。
2. 文档架构：单一真理源 (SSoT)
为了解决 AI 容易在多个文档间产生认知混乱的问题，我将文档结构进行了重构，实行单一点维护：
| 文档名称 | 定位与职责 | 约束逻辑 |
|---|---|---|
| CONTRIBUTING.md | 中心规范 (SSoT) | 唯一的开发标准和技术协议，所有 AI 指令以此为准。 |
| README.md | 项目门户 | 仅保留索引与核心描述，动态内容引用规范文件。 |
| AGENTS.md | AI 角色指南 | 专注于 AI 如何理解任务，其逻辑一致性受审计工作流强制约束。 |
3. 强制性约束机制
- 同步性要求：日志更新不是“选配”，而是部署前的“强供职”步骤。
- 一致性检视：在 /quality-audit 工作流中加入了对 README.md 与实际代码一致性的强制断言。
- 自动化保障：通过 67 个全量测试用例，确保每一次规范重构后的系统稳定性。
核心感悟：
AI 编程的本质是文档即指令。通过将约束写入工作流，将原本松散的对话式开发，转化为了严谨的工业化流水线。