背景与问题
AI 写代码的能力越来越强，但在真实项目里，问题往往不在“会不会写”，而在“写出来的内容能不能进入当前工程体系”。
很多输出表面正确，实际上并不遵循现有技术栈、目录结构、项目边界与交付习惯，这让 AI 更像一个代码生成器，而不是一个真正可协作的工程角色。
职责
我主要负责规则框架设计、提示词结构整理与多技术栈适配模板沉淀，围绕 Vue3 + Vite、微信小程序等真实项目场景持续优化输出约束。
同时补充计划同步、文档维护、测试验收与交付格式等规则，让 AI 的参与方式不止停留在代码层。
关键难点与取舍
最大的挑战是让规则真正“能执行”，而不是只停留在抽象原则上。规则如果写得太泛，AI 依然会偏；写得太死，又会降低实际使用效率。
所以这个项目的关键取舍，是在输出效率与工程一致性之间找到平衡，让规则既能约束结果，又不至于压垮协作体验。
结果与复盘
这个项目让我越来越明确，AI 进入真实项目，先需要的不是更强模型，而是更清晰的项目上下文、协作边界与输出规则。
它也推动我把原本存在脑子里的工程经验，转化成能被复用、被传递、被执行的方法体系。