过去三十年，软件开发者们习惯于手工编写代码，专注于具体语法和逻辑实现。然而，随着人工智能特别是大型语言模型的成熟，传统编码方式正遭遇革命性的挑战。一位资深开发者发起了一个实验：完全依赖AI完成代码编写，不再手动敲下任何生产代码。经过几周的坚持，他发现这不仅是生产力的跃迁，更是思维方式的深刻转变。这个变革的核心并非技术本身，而是“情境”的作用。AI没有记忆，每次对话都是一张白纸，这意味着给予AI足够详尽且结构化的上下文信息，是实现可靠代码输出的关键。
开发者将原始需求、相关代码示例、背景文件列表以及细致的实施计划编织成上下文资料，形成明确且可执行的任务清单。这种做法让AI能够暂停与人工审查同步进展，避免了错误的积累和偏离目标的问题。巧妙地构建情境，让AI成为一个高效可靠的虚拟工程师，而非盲目的自动化工具。更令人着迷的是，他发现AI在为自身生成提示方面表现优异。最初的情境文件由人工手写，但随后他让AI根据经验自行创造优化提示，不断调整和完善生成内容的框架。甚至尝试多个AI“代理”协同工作，形成智能代理集群，自我生成并校正上下文。
这种元提升的策略使得AI不仅仅是执行者，更像是自主演进的协作者。反馈机制的引入是另一项关键进展。每完成一项任务，AI会被要求反思困惑点、瓶颈及改进方案，并将这些洞察写入情境文件，令后续任务借鉴累积的经验。这并非真正意义上的学习，但通过系统化的反馈循环，让AI持续优化自身的表现，减少错误率。这个过程实质是情境不断进化的过程，是“自我改进”的表现。为了实现AI的自主性，严格且明确的验收标准必不可少。
采用测试驱动开发方法，引导AI逐步完成测试与实现，确保代码符合预设的功能要求并保持代码库的稳定性。让AI理解“完成”的定义，避免功能实现不足或冗余过度，极大地提高了代码质量与开发效率。这种精准定义的测试流程，实际上也是向AI传递正确上下文的一种表现。验收不仅局限于代码层面，工作成果的自我审查和第三方复核同样重要。通过添加“怀疑者”代理对AI产出进行批判性评价，确保成果符合预期标准。这种层层把关的机制防止智能体自我偏离，维持正确轨迹。
值得注意的是，即便高度依赖AI，开发者仍需保持对最终代码的责任感。虽然编码工作由AI完成，但人工审核、代码清理、注释优化及架构调整依然必不可少。代码质量、可维护性及团队成员阅读体验，是开发者愿意为之坚守的底线。AI工具只是助力，开发者对于作品的拥有感与责任意识不减反增。此外，AI的引入推动开发者的思维模式由操作层面向策略层面跃升。不再纠结于记忆函数名或参数细节，而是关注任务拆分、测试设计和整体执行规划。
随着代理集群的构建，未来可能实现多智能体并行协作，极大减少监督成本。未来的软件开发，不仅仅是完成具体故事任务，更着眼于流程设计、目标制定与资源分配。基于情境构建的AI驱动开发范式，正预示着软件行业的下一场生产力革命。总结来看，真正的变革核心是赋予AI完整、结构化且动态进化的情境，使其超越传统辅助角色，成为主动高效的编程合作者。智能提示自动生成与自我反馈机制让系统不断完善，测试驱动开发确保质量与可靠性，严谨的验收标准赋能AI实现更高自主性，不断演变的上下文生态催生真正意义上的自我改进。人类开发者从具体实现者转变为战略家、设计师与监督者，确保技术始终为目标服务而非相反。
迈向未来，唯有深刻理解情境的力量，才能驾驭AI赋能的软件开发新纪元。
