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我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
搓了个支持 CLI 的工具 TheConn,想让 AI 写代码像“舰长指挥”...
Lockeysama · 2025-12-12 · via V2EX

大家好,我是 V 站陈年潜水佬。

这阵子经历过 AI 编码个各种折磨后,一直在琢磨怎么让 AI 更好好写代码。现阶段的 AI 编码有几个让人很不爽的点:

  • 直接 Chat:聊着聊着 AI 就“失忆”了,或者上下文太多导致逻辑漂移,项目越往后,上下文就越多,AI 很容易失控。
  • 重型 Spec 工具:也用过 Spec 类型的,有些也很强,但要让我手写一堆 Markdown 文档来约束 AI ,说实话,太累、太麻烦了,坚持不下来。

所以我自己搞了个开源工具:TheConn

核心思路是:不把 AI 当聊天对象,也不把它当法官,把它当船员。 TheConn 就是《星际迷航》里的“舰桥指挥台”。我们负责当 Navigator (领航员) 定目标、下指令,AI 工具负责把我的意图“翻译”成 AI 编码器能精准执行的 Context 。


为什么要造这个轮子?几个核心逻辑:

1. 大部分情况下需要“锁死”上下文,让 AI 不跑飞

平常用 AI 开发的多的同学应该有体会:对话轮次多了,AI 就会开始胡编; 随便给 AI 个简单任务,他能给你生成两个代码文件,6 、7 个 Markdown 文档(???黑人问号???)。

TheConn 引入了 “上下文护栏 (Context Guardrails)” 机制。它不是一股脑把所有历史丢给 AI ,而是根据你当前的 Task ,动态裁剪和组装最小且最精确的上下文。物理上杜绝了 AI 因为信息过载而产生的幻觉。

2. 不用手写 Spec ,流程自动生成

很多工具为了稳,强迫使用者先写一堆文档(这个真的很不适合我这种怕麻烦又懒的人)。

TheConn 走的是“无感生成”路子。 只需要跟着 Chat 的自然交互流程(@TheConn 自带的预定义 Prompt )走,工具会调用对应的专用模板自动生成类似 Spec/Plan 的结构化数据。 交互上是在对 AI 下命令,实际上工具会帮我把文档和规范都写好了。 既有了文档驱动的严谨,又没有写文档的痛苦。

3. 把 DDD 、BDD 、TDD 、敏捷开发“偷偷”塞进去

这一块是我设计的核心。这么做的原因很简单:如果让人类主动去执行这些繁琐的方法论,很难落地(尤其团队不大的情况下);但如果把它做成工具的默认路径,我们就能就在不知不觉中完成了高质量的工程开发。

  • 敏捷:Chat 自然交互,让 AI 根据工具 Prompt 自动产生 Epics 、Features 、Stories 规划;要开始进入开发的时候,也是 Chat 自然交互,让 AI 生成对应 Story 的 AI Task 和上下文清单,之后直接把这个 Task 给 AI 就行了。
  • DDD: 这个其实不包含在这个项目里,但是是一个比较重要的需求整理分析的手段(配合会议录音可以有比较好的效果)。
  • BDD:通过 Chat 自然交互生成 Task 时,工具会自动规划 BDD 用例,并且会自动生成 BDD 依赖的 feature 文件。在生成业务代码前,Task 引导 AI 先生成 BDD 验证用例代码。
  • TDD:在生成业务代码前,Task 引导 AI 先生成单元测试代码。

4. 本质是“协议层”的胜利

TheConn 最底层的价值,其实是建立了一套 “人类意图 <-> AI 指令” 的标准协议。 它充当了一个中间层( Middleware )。人类模糊的战略意图,经过这个协议层,被编译成 AI 只能严格执行的战术指令。这比单纯的 Prompt Engineering 要稳固得多,因为协议是确定性的。


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