美国科技巨头FAANG是如何进行“Vibe Coding”的。 大家好。我想在这里发这个帖子，因为我看到很多人质疑 AI 辅助编程无法用于生产环境的代码。这完全不是事实。 背景介绍一下，我是一名 AI 软件工程师（SWE），拥有十多年的经验，其中一半时间是在 FAANG 工作的。 我职业生涯的前半段是做系统工程师，而不是开发人员，尽管我已经写了大约 15 年的代码了。 总之，以下是我们开始如何将 AI 用于生产代码的流程： 你依然总是要从技术设计文档开始。 这是大部分工作发生的地方。设计文档最初是作为提案文档开始的。如果你能让足够的利益相关者同意你的提案有价值，你就可以继续开发系统设计本身。这包括完整的架构、与其他团队的集成等。 在开始开发工作之前进行设计评审。 在这里，你的团队设计文档会被高级工程师们彻底“撕碎”（指极其严格的挑刺和批评）。这是好事。我把它看作是“把痛苦前置”。 如果通过了评审，现在可以开始开发工作了。 前几周会花在为各个开发团队将要构建的每个子系统编写更多文档上。 待办事项（Backlog）开发和 Sprint 规划。 在这里，开发人员与产品经理（PM）和技术项目经理（TPM）合作，敲定每个开发人员将要处理的具体任务及其顺序。 软件开发。 终于，我们可以上手敲代码并开始消灭任务工单了。这就是 AI 成为效率倍增器的地方。我们使用测试驱动开发（TDD），所以我让 AI 编程智能体（Agent）先为我要构建的功能编写测试。只有在那之后，我才开始使用智能体来构建功能。 代码提交审查。 在代码合并到主分支之前，我们有一个需要两名开发人员批准的流程。AI 在辅助审查方面也显示出了巨大的潜力。 在预发布环境（Staging）中测试。 如果预发布环境没问题，我们就推送到生产环境（Prod）。 总体而言，我们看到从功能提案到上线生产环境的速度提高了约 30%。这对我们来说是巨大的提升。 TL;DR： 始终从扎实的设计文档和架构开始。以此为基础分块构建。始终先写测试。 @vibe coding[搜索高亮]