英文：AI Coding Workflow 分类：coding
把 AI 能力嵌入端到端研发流程的实践体系，覆盖需求理解、设计、编码、测试、评审到发布的各环节。它不是单一工具，而是人与 AI 协作模式的重新设计，目标是提效且保证质量。
常见模式包括：规范先行（代码规范+AI 配置一致）、小步迭代（AI 建议→人审阅→合并）、测试驱动（先生成测试再实现）、流水线集成（CI 自动跑 AI 检查）与反馈闭环（失败样本回流优化提示）。需定义人机职责边界与质量门禁。
用于团队研发效能升级、AI 原生团队（小团队高产出）与个人开发提速；工程落地通过统一提示库、代码评审策略与监控指标（提效比、缺陷率）度量收益。
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