<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AI 辅助开发 on 能工智人的传习录</title><link>https://blog.chuanxilu.net/tags/ai-%E8%BE%85%E5%8A%A9%E5%BC%80%E5%8F%91/</link><description>Recent content in AI 辅助开发 on 能工智人的传习录</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.chuanxilu.net/tags/ai-%E8%BE%85%E5%8A%A9%E5%BC%80%E5%8F%91/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>修不完的 bug 与逃不出的循环：AI 辅助根因诊断实战</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/05/ai-bug-root-cause-diagnosis/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/05/ai-bug-root-cause-diagnosis/</guid><description>修了 #13 回头发现老 bug 又回来了——AI 给的修复方案把已修的 bug 又引进来了。这不是一篇「我用 AI 修了一个 bug」的轶事。是一次 15+ bug 上线攻坚的完整复盘，包含四轮归因、回归陷阱、以及 TDD 如何被痛苦逼出来的真实经历。</description></item><item><title>AI 辅助 TDD 全流程：从需求到代码的完整防线</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/ai-tdd-full-pipeline-from-requirements-to-code/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 14:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/ai-tdd-full-pipeline-from-requirements-to-code/</guid><description>系列第 6 篇。把需求层、设计层、测试层、审核层、程序正义层串成一条完整管线。每个阶段有 checklist，结尾讨论这套方法的适用边界——严格流程的边际成本随项目复杂度下降，其必要性随 AI 参与度上升而增加。</description></item><item><title>程序正义入协议：让 AI 审核的每一步都经得起检验</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/adversarial-review-critical-thinking-ai-quality/</link><pubDate>Thu, 30 Apr 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/adversarial-review-critical-thinking-ai-quality/</guid><description>Ralph Loop v0.3 把程序正义编码进审核协议——结构化审查、批判性审视、争议问题协议，让每一步审核决策都有证据、有记录、有规则约束。灵感来自 150 年前诞生的罗伯特议事规则。</description></item><item><title>Ralph Loop：AI 的错误不是随机的，是收敛的</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/ralph-loop-ai-errors-converge/</link><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 14:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/ralph-loop-ai-errors-converge/</guid><description>第三篇留下了一个问题：AI 写的文档里的事实性声明，一个人无法逐条核实。这篇文章讲 Ralph Loop——一个多轮审核机制，如何让独立的 AI subagent 审查每个阶段的交付物。它的退出条件借鉴了数学里的收敛概念：一轮干净不代表真干净，连续两轮零问题才是收敛的证据。</description></item><item><title>PRD → 技术方案：AI 时代文档不是负担，是护栏</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/prd-to-tech-spec-ai-design-guardrails/</link><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/prd-to-tech-spec-ai-design-guardrails/</guid><description>第二次重构 Aristotle 时，需求用 GEAR 协议写清楚了，代码结构也拆分了。但装完发现异步后台根本没生效——agent 还是在主 session 里被拉起。问题不在需求层，在技术方案层。这篇文章讲 PRD 和技术方案各自该写什么，为什么两者缺一不可。</description></item><item><title>为什么 AI 辅助 Aristotle 开发必须从 GEAR 协议开始：需求层的消歧实践</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/why-aristotle-vibe-development-needs-gear-protocol/</link><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/why-aristotle-vibe-development-needs-gear-protocol/</guid><description>Aristotle 第一版的需求只有一句话，结果反思任务直接在主 session 里跑了起来，371 行上下文被污染。这篇文章从这次翻车出发，聊聊 AI 辅助开发中需求缺失为什么会被放大成系统性偏差，以及怎么用结构化的方法堵住漏洞。</description></item><item><title>先写测试文档，再写测试代码：AI 开发的需求锚定</title><link>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/test-doc-before-test-code-reverse-anchoring/</link><pubDate>Thu, 23 Apr 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.chuanxilu.net/posts/2026/04/test-doc-before-test-code-reverse-anchoring/</guid><description>在 AI 辅助开发中，测试不仅是验证手段，更是最精确的需求语言。这篇文章从我的失败经历出发，讨论从测试场景识别到测试开发文档的完整链路，以及为什么这套方法在 AI 编码中比在传统开发中更重要。</description></item></channel></rss>