2025，我的AI搭档进化史：从辅助编程到全能跨界

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2025，我的AI搭档进化史：从辅助编程到全能跨界
2025-12-30
老林Roc
年初，我给AI布置了第一个任务，盯着它写代码的样子，活像带新来的实习生。
年底？它在帮我主持一场专家研讨会 —— 6个AI专家，吵得比真人还凶。
从"不太放心"到"真香警告"，也就这一年的事。写代码、改文案、做调研…… 越用越上头，边界不知不觉就扩到编程之外去了。一年下来，我们成了组织内玩得最野的AI实践者。
这篇就是我们和AI搭伙的年度复盘：踩过的坑、交过的学费、摸出的打法，还有那些"卧槽还能这样"的时刻——都在这儿了。
上半年：摸着石头过河
年初大家还在观望：AI写的代码，真的靠谱吗？
试了才知道：
全组都用上了AI编程，提效 20%-50% 不等
主力工具 Cursor（90%小伙伴认证），Copilot、Claude Code 按需补位（30%）
模型主要用 Claude Sonnet 4.0，上半年断层领先
哪些场景用得多？
补全、文档、注释、单测、写工具——覆盖率 80-90%
业务代码暂时只敢让它写流程清晰的部分，人工Review不能省
探索新技术、做原型——试错成本低，0→70 超快，最后人拍板
有一次让它写个工具脚本，10分钟搞定，代码比我写的还优雅 —— 然后我花了两小时修它挖的坑。
【2025上半年AI编程经验和思考分享】

下半年：由奢入俭难
"用过 Opus 4.5 之后，再用回廉价模型，感觉像从 iPhone 换回诺基亚。"
—— 某位不愿透露姓名的同事
Sonnet → Opus 4.5，下半年顶级模型降价普及，真香！
但用惯了就回不去了，换回旧模型明显觉得"笨"。
好消息是便宜货也慢慢能打了。Composer、Gemini 3 Flash、DeepSeek 3.2、GLM 4.7 都堪用，80% 日常增删改查够了。
坏消息是钱包在燃烧：Cursor $40/月的企业版配额经常不到半个月就爆（没错，我们真的用到爆），后半月要么加订 Copilot，要么用 Composer 续命。
大模型的token正在变成新的手机流量费 —— 上半月随便造，下半月小心翼翼。
后来摸索出一套高低配组合拳：顶配模型做方案、定规划，廉价平替写代码干活，疑难杂症再请顶配出山。马儿跑得快，草也没吃太多。

   
    
  
   
    
  
   
    
  


范式演进：从堆规则到精简上下文
贯穿全年最大的认知转变，是怎么"带好"这个有时不太听话的搭档。
有些东西全年都在用：规范流程（方案-规划-开发-测试）、提示词要准、边界要明确、测试驱动、Checkpoint回档…… 这些是基本功，不多说。
真正变化的，是我们对"规则"的态度。
上半年走了弯路——试图堆规则把AI管死：
写了几十个文件的提示词/Rules，用 RIPER-5 等框架把每个步骤拆得巨细无遗
还试过把小众语言的完整文档塞进 Rules 里
结果呢？规则越堆越多，相互打架，维护成本飙升。最要命的是，AI遵不遵守全看心情——像极了带实习生
下半年顿悟了：模型能力上来之后，精炼的上下文反而效果更好。
一个 AGENTS.md 声明全局规则，配合各种 SKILL.md 渐进式披露领域知识和能力
上下文太长AI反而会丢失注意力，少即是多
今年行业也在聊这个：与其死磕"怎么问问题"，不如先想清楚"该给AI看哪些材料"。上下文工程正在取代提示词工程，成为新显学。不过别指望一劳永逸——领域知识要喂、输出结果要看、提示词要调，这个循环省不了。只是从"规则越堆越多"变成了"上下文越磨越精"。
进阶探索：MCP 和多 Agent
前面都是AI单兵作战，接下来聊聊怎么让它们打中后期团战。
MCP（模型上下文协议）让AI能"动手"了 —— 相当于给AI装上机械手臂，让它能自己操作浏览器、点真机按钮。
目前，主流开发工具都内置了浏览器操作等通用MCP，开箱即用。但真正有价值的是垂直场景：自动化流程测试、操作 Unity 编辑器、控制手机真机调试……这些以前靠人盯着点的活儿，现在AI能自己跑了。
多 Agent 编排也试了——让几个AI分工协作，各管一摊。怎么编排得跟着业务走：是流水线还是并行、是固定流程还是让AI自己调度，都得看场景。一个发现：用自然语言描述工作流比拖拽连线更顺手。
应用场景：分工写代码再合并、多AI角色开研讨会、复杂任务拆解执行等。
不过这属于高阶玩法，门槛不低。没有领域知识兜底，要么幻觉叠加越跑越飞，要么快速共识收敛到平庸解。
填坑记录
天花板在哪？上下文长度、注意力机制、思考深度。
好消息是，天花板一直在往上顶。
上半年痛点不少：
容易堆屎山，一不小心技术债越滚越大
改一行代码像开盲盒：修个小bug，一口气把大半个模块给改了 /(ㄒoㄒ)/~~
视觉感知为零，调试能力约等于无
小众语言基本不会
下半年好多了：
视觉感知：通过 MCP 补上了，AI能理解屏幕内容并做出操作决策（自动化流程测试机器人）
调试能力：Cursor 新增 Debug 模式，AI会主动加日志、从控制台捞信息，配上调试器 MCP 还能监控内存
小众语言：大模型泛化能力在涨，加上 LSP+自定义 Hook 纠错，低级错误少多了 —— 给一份精简入门指南就行（微调这条路走不通，语料不够或过拟合，模型反而更蠢）
一句话：顶配模型加精炼的上下文，上半年的大部分痛点都有解了。
人机联动
AI能干的事越来越多，但别搞错了主次——干活的是它，拍板的是你。
几点体会：
源头和决策在人：点子、方向、架构、取舍，AI只能给参考，拍板还得人来
过程要盯：AI容易跑偏，得有人把控走向、及时纠偏
基本功不能丢：算法、系统设计、领域知识、调试能力——AI写的代码出 bug，你得能修
工作重心在迁移：写代码 → 审代码 → 给AI写 SOP（标准化流程）
一人成军：产品经理自己做产品、设计师自己出原型、独立开发者撑起一个项目——AI把门槛拉低了
说白了，AI是个放大器。你的本事越大，它能帮你放大的就越多。
跨界尝试
下半年把这套玩法搬到其他领域，打开了新世界的大门：
文案处理：起草、润色、风格转换，交互式审阅逐句采纳——当主编的感觉
调研评估：多信源抓取、结构化输出，帮人发现容易被遗漏的信息
设计辅助：创意脑暴、方案迭代。有个不知疲倦的搭子模拟玩家无情挑刺——方案改一百遍它也不发火
AI研讨会：一个人开一场专家会，多立场交锋碰撞出火花 【我花了4块钱，雇了一个AI专家团队吵架】
成长教练：深度倾听加犀利提问，帮人探索动机、识别盲点、激发潜能
带非技术小伙伴从"跟AI聊天"转向"用 Agent 干活"，思维方式的转变比工具本身更重要。
说白了：跨界能不能玩转，关键看你有没有领域知识。得懂行、能迭代，才能让AI学会那些只有内行才懂的门道。
举个例子，成长教练的核心提示词其实就这么几句：
你是一位兼具「咨询顾问」系统思维与「成长教练」心理洞察的资深专家。
个人层面：运用 GROW 模型、反思工具，帮助个体探索内在动机、识别盲点、激发潜能。
团队层面：诊断沟通与协作问题，设计引导式研讨，推动共识与效能突破。
工作方式：深度倾听、犀利提问、结构化反馈。

   
    
  
   
    
  
   
    
  


看着简单，但配合对话记录和背景信息喂进去，效果出乎意料。有人聊完说"比真人教练还敢问"。
还有个发现：不同模型调性差挺大，跨界场景选对模型事半功倍。
Claude Opus/Sonnet：理工生，逻辑严谨
Gemini：文科生，思维跳脱
DeepSeek：学术范，引经据典
让AI好用的不是更强的模型，是更懂业务、也更懂模型的你。
团队之声
"以前不敢碰的领域，现在第一反应是：让AI试试？"
"让AI先跑个 70 分出来，剩下 30 分还得人来磨。"
"Token 费涨了，但效率涨得更多，还是划算的。"
"用过顶配模型就回不去了，由奢入俭难。"（还是那位不愿透露姓名的同事）
"人机交互新模式：从点按钮变成说人话。"
"对AI机制越了解，越能看到更多可能，逐步感受到了从量变到质变的震撼"
"AI时代的船票，我们算是上车了，运气不错。"
写在最后
这一年：
上半年：0 → 1，搭基础设施，摸索最佳实践
下半年：1 → N，模型升级，范式简化，成本博弈，跨界延伸
三句话：
与其堆规则，不如精炼上下文。
AI是放大器，放大的是你本身的能力。
从写代码变成教AI写代码，甚至让AI跨界干活。
年初我们请AI入伙，只想让它帮忙搬砖写代码。年底回头看，AI成了全能搭子，好像是它在带我们上分。明年这时候，也许我们讨论的不再是"AI能干什么"，而是"人还需要干什么" —— 你，想好答案了吗？
感谢阅读。
如果你也在和AI搭伙，欢迎评论区交流踩坑心得，共同进化。
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老林Roc | 游戏创作 × AI进化

我是老林，正在用20年开发经验试图教会AI什么是“架构”。
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