在快速发展的软件行业中，传统的软件开发生命周期管理（SDLC）模式逐渐显现出其局限性。随着人工智能技术的兴起，尤其是在代码自动生成和辅助编程领域的发展，越来越多的开发者开始重新审视自己的工作方式。然而，对于许多怀抱怀疑态度的开发者而言，AI辅助工具看似过于虚幻，难以满足实际需求。本文聚焦于一位开发者从积极质疑AI工具的有效性，到彻底认同并依赖终端内AI辅助工具的个人转变，讲述他如何通过亲身实践改写工作流程，并分享其中的重要启示。传统的开发工作流程伴随着诸多挑战，尤其是在分支管理、代码审查和团队协作环节。无论是广为应用的GitLab flow、GitHub flow，还是追求高效交付的trunk-based development，这些模式都未能充分适应即时、高效的代码生成与评审需求。
随着AI工具的出现，实时代码生成和智能辅助使得后期代码审查显得冗余，同时也为开发过程中的早期质量保障带来了可能。起初，笔者尝试过包括GitHub Copilot、Cursor以及Windsurf等多款工具，但由于使用场景及工作习惯限制，均未能真正融入终端环境，且体验不佳。尤其是GUI编辑器相对缓慢，严重影响到依赖高效终端操作的工作节奏。直到遇见Claude Code，这一AI工具的实际效果才真正改变了他的认知。Claude Code突破了传统工具的局限，强调通过自然语言交互实现代码生成和管理，使工作环境更加贴合终端用户的操作习惯。显著的是，Claude Code不仅提升了代码生成的精准度，也促使开发者主动管理上下文信息，形成系统化的工作笔记和进度记录。
上下文管理成为AI辅助编码中的关键环节。通过将计划和代码片段写入专门的Markdown文件夹（如_md/），笔者能够有效地保存思路和任务进展，方便随时调用和后续跟进。这种做法不仅提高了信息的可追溯性，也为未来复杂任务的分解和执行提供了基础。值得注意的是，上下文扩展的需求随着任务复杂度增加而不断增长，因此构建完善的文档和管理机制至关重要。此外，传统的Git分支策略在AI辅助的多任务并行场景中暴露出弊端。由于分支体现工作目录状态，多个AI智能代理同时处理同一分支可能导致状态冲突，影响工作效率。
为解决这一问题，Git Worktrees的引入成为一个有效方案。它能为每条分支建立独立目录，确保不同Agent各自运行、互不干扰，从而提升并发开发的体验。随着AI辅助工具的不断成熟，开发者对集成开发环境（IDE）的需求也在发生根本性转变。原本高度依赖多功能插件和自动补全的IDE开始被简化，笔者甚至剔除了所有基于大型语言模型的插件，只保留最基础的编辑功能。这样一来，IDE成为执行精准修改和快速回顾的专用工具，而更多智能化的代码生成和测试任务则被转移到AI智能代理完成。这种分工不仅减轻了编辑器的负担，也让开发者更专注于整体工作流程的管理。
传统的SDLC流程面对自动化和智能化的冲击被迫重新审视。现阶段，许多流程步骤如代码审核和质量控制依然沿袭历史方式，且大多依赖开发者手动操作。可是，随着AI能够自动编写、测试并部署代码，未来是否仍需保持相同的审批门槛？是否应该调整质量保障的时间节点，让质量控制在开发过程中实时发生？这些问题都亟需行业探讨与实践验证。笔者正尝试构建一个集成于终端的概念验证型问题管理看板，用以实现集中协调和自动化驱动，向航空管制中心般的工作监督模式靠拢。总体而言，AI正在将开发者的角色从“执行者”转变为“指挥者”。他们更多地管理和协调整个代理生态系统，而非亲自编码每行细节。
为了适应这一趋势，团队需要提升流程透明度、加强工具链整合能力，并主动培养对新兴技术的适应力。对于仍保持怀疑的开发者，作者建议先从小规模的实验做起。选择繁琐且重复的任务，如文档撰写或模板代码生成，尝试集成AI辅助工具，积累初步经验后再逐步扩大应用。与此同时，坚持准确记录所有尝试的过程，有助于复盘和持续优化。与其盲从市场宣传，关注那些在实操中分享切实经验的同行和技术博主更为重要。从客观角度评估工具带来的效能提升，包括时间统计和产出质量，而非主观感受，才能真正感知AI作为生产力倍增器的价值。
面对瞬息万变的技术场景，能够率先调整工作流程、拥抱智能协作的团队和开发者，将在未来竞争中占据显著优势。革新不仅仅是工具层面的迭代，更是思维方式和流程架构的深度变革。拥抱终端内AI辅助开发意味著效率、精准和协作质的飞跃，也标志着软件工程正迈入智能时代的新纪元。
