最近经常有人问我：
AI Coding 到底应该怎么用？
是不是把工具配齐，效率就能上来？
这篇我不打算重新讲概念。
我直接选几页 我给团队做的 AI Coding 内部培训 PPT，
把真实项目里最关键的判断讲清楚。
这套 PPT 的定位只有一个：
不是教怎么写 Prompt，
也不是教工具技巧，
而是站在项目总监视角，
把 AI Coding 放进真实研发流程。
一个先说清楚的结论
AI Coding 最大的变化，
不是“写代码更快”，
而是“谁在做决策”。
如果这一点没想清楚，
项目后期一定会出问题。
这页我在内部反复强调过。
Assistant：只是提效
Co-pilot：开始协作
Agentic：开始参与决策
当我们进入 Agentic 阶段，
风险的性质已经发生变化了。
这也是为什么
“以前好用的方法，现在会翻车”。
真正拉开差距的，不是工具，而是 Skills
很多开发会问：
那到底要学什么？
我在 PPT 里只给团队强调三件事。
1️⃣ 需求解构力
AI 在 50 行以内几乎不会出错，
但复杂逻辑必须被拆解。
2️⃣ 意图表达力
不是“多说几句”，
而是能不能把约束、上下文讲清楚。
3️⃣ 批判性评审
AI 写的是“能跑的代码”，
但安全、性能、边界，必须由人兜底。
工程化才是 AI Coding 的分水岭
如果没有工程化，
AI 用得越多，技术债积得越快。
我在 PPT 里用了一句话总结：
Spec 是 AI 的施工图，
MCP 是 AI 的接口。
Spec 决定上限
MCP 决定能不能真正接入工程世界
没有这两样，
AI 只能停留在“看起来很聪明”。
最后说一句实话
这套 PPT 不是一次讲完的。
我给团队反复讲了 3 个多月，
每一轮都结合真实项目在修正。
我也不认为
AI Coding 有什么“万能解法”。
它更像一套持续校准的判断体系。
