AI编程方法论教程|麻瓜教程

AI 编程方法论让 AI 从"盲盒生成"走向"工程化交付"

一张地图看懂 Vibe Coding、TDD、SDD、上下文工程与执行工装工程

范式全景

把 9 种流行的 AI 编程方法论放进同一张工程地图，讲清各自解决什么问题

规格与验证

SDD 定义"要做什么"，TDD 约束"行为对不对"，两者如何配合

落地框架

OpenSpec、Spec Kit、Kiro 等开源工具的安装与工作流实操

上下文工程

从 Prompt Engineering 升级为 Context Engineering，让代理聚焦正确信息

执行工装工程

Harness Engineering：为代理搭建可运行、可验证、可修复的闭环环境

组合落地

一个真实项目如何按阶段把多种范式串成稳定工作流

安全与质量

AI 编程安全清单、幻觉包名（slopsquatting）与常见幻觉陷阱的识别防治

快速导航

简介 - 为什么 AI 编程需要方法论
范式全景图 - 一张地图看懂所有理念
SDD 规格驱动开发 - 本系列的核心主线
组合落地实战 - 把范式串起来
范式选型决策树 - 我到底该用哪个
端到端 Walkthrough - 从需求到 PR 全流程
术语表 - 中英对照速查

学习路径

入门篇 - 简介、范式全景图（建立心智模型）
核心范式 - Vibe Coding、TDD、SDD、人机协作与工作流、上下文工程、执行工装工程
实战与进阶 - 组合落地实战、最佳实践与反模式、落地构件（AGENTS/Rules/Skills）、范式选型决策树、端到端 Walkthrough
安全与质量专题 - AI 编程安全清单、常见幻觉与陷阱
工具与团队 - AI 编码工具链选型、团队落地与治理
帮助 - 排错与 FAQ、快速参考卡片、术语表