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基于PDCA框架的AI代码生成方法
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原文英文，约3800词，阅读约需14分钟。
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内容提要
文章介绍了一种PDCA框架，以提升人机协作中的代码质量。通过设定目标、分解任务、实施红绿测试和微型回顾，开发者能更有效利用AI工具，减少质量问题和集成挑战。研究显示，尽管AI代码生成提高了产出，但交付质量未显著改善。
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关键要点
- 应用结构化目标设定周期于AI编码会话中：为每个会话设定明确、可观察的成功标准，使用计划-执行-检查-行动原则，并根据结果调整方向。
- 使用结构化任务级规划与AI：让代理分析代码库，将大型功能分解为小的、可测试的块，以防止范围蔓延。
- 应用红绿单元测试周期于AI代码生成：让代理先编写失败的测试，然后编写生产代码以使其通过，创建一个结构化反馈循环，减少回归和意外后果。
- 建立验证检查点：在进入下一个迭代之前，进行“完成分析”，要求代理审查结果与计划的对比。
- 实施每日微型回顾：在每次编码会话后，花五到十分钟与AI代理分析哪些有效以及如何改进提示和互动。
- AI代码生成工具承诺更快的开发，但常常导致质量问题、集成问题和交付延迟。
- PDCA框架通过结构化的方式提升人机协作中的代码质量，强调持续改进和迭代交付。
- PDCA过程在软件质量的持续改进中减少了61%的软件缺陷。
- 工作协议是开发者与代理之间的承诺，确保代码质量的标准。
- 规划分析要求代理进行项目范围内的业务目标分析、现有代码模式和替代解决方案。
- 实施阶段遵循测试驱动的迭代周期，提供严格的实施指南。
- 检查阶段要求代理验证代码实现、内部文档和自述文件，确保符合初始目标和实施指南。
- 回顾阶段分析会话，识别成功的干预措施并建议改进。
- PDCA方法在生产代码行数上较少，但测试覆盖率更全面，提交更原子化。
- PDCA框架提供了结构化的实践，适应不同的上下文，确保可持续的软件开发。
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