AI Coding 最佳实践
提升效率、节省成本并确保质量的 TalkCody AI Coding 工作流
本指南聚焦三个目标：提效、降本、提质。它总结了 TalkCody 的关键功能与实践方法，帮助你把 AI 变成可交付的工程生产力，而不是仅靠灵感输出的"聊天工具"。
2026 年 AI 编程趋势
理解这些趋势，能帮你更好地把握 AI 编程的未来方向：
📈 AI Agent 并发度跃升
AI coding Agent 的并发度将变成 10-20：从当前的单任务线性执行，跃升到能同时处理 10-20 个并行任务。AI coding Agent 将从"代码生成者"升级为 Task 编排者，负责协调多个子任务、智能体和工具的协同工作。
🌙 新工作范式：夜间编码 + 日间审查
晚上 + 周末 AI 全自动 Coding：利用非工作时间让 AI 批量编码、测试、生成文档。
白天 Review 代码、思考、讨论和关键性测试：人类专注于高价值活动——代码审查、架构决策、技术讨论和关键测试验证。这种范式最大化了人类时间价值。
👤 职业边界重构：Maker 时代到来
开发者、产品经理和测试的分工将逐步取消：AI Agent 能完成编码、需求分析、测试用例生成等多角色工作。
将只有 Maker 这个职业：未来的工程师不再是单一的"程序员"或"测试"，而是能驾驭 AI Agent、统筹全流程的 Maker——懂技术、懂产品、能交付。
一、模型选择：永远用最强的
核心原则：时间是你的最宝贵资产
永远只用最强大的模型。
你最宝贵的资产是你的时间，而非 API 成本。选择更强模型节省的时间，远超节省的 token 费用。
推荐模型配置
在 TalkCody 中推荐使用以下模型：
-
个人主力模型：GPT-5.2 Codex
- 在 TalkCody 中使用 OpenAI 订阅
- 代码理解与生成能力顶尖
- 适合复杂推理和多文件重构
-
高频编码场景：Coding Plan 内置模型
- 针对编程优化
- 成本可控
- 性能稳定可靠
模型分级策略
- Main Model（主力模型）：复杂任务、架构设计、关键代码修改
- Small Model（轻量模型）：简单格式转换、文档生成、基础问题问答
不要为了节省成本牺牲质量。一次成功的任务完成，远胜过十次失败的尝试。
二、效率：让 AI 帮你跑得更快
1. 复杂任务优先使用 Plan Mode
- 多文件、关键改动、流程复杂的需求，开启 Plan Mode 先让 AI 制定计划再执行。
- 计划通过后再落地，可显著减少返工和反复沟通成本。
2. 角色化协作：Agents + Skills
- 用 AI 智能体 把任务拆成"角色"：代码审查员、测试生成器、文档编写者等。
- 用 Skills 叠加特定领域能力，让同一智能体在不同场景下快速切换。
- 简单任务用 Small Model，复杂推理用 Main Model，避免"重锤敲钉子"。
3. 工具驱动定位，减少无效上下文
- 熟练使用 Tools 与 全局搜索，先定位再读取，避免"整库喂给 AI"。
- 需要最新信息时，启用 Web Search 或 Coding Plan 内置搜索，减少错误与过期信息。
工具使用越精准，AI 的上下文越干净，推理质量与速度都会更高。
4. 并行处理：Worktree
- 多任务并行时开启 Worktree，让每个任务在独立目录执行，避免相互覆盖。
- 纯只读任务不需要 Worktree，避免不必要的开销。
5. 即时反馈：LSP + Lint + 终端
三、成本：把钱花在刀刃上
1. 复用订阅，优先利用已有额度
- 已有订阅可直接复用：
2. 高频编码优选 Coding Plan
- Coding Plan 是针对编程场景的订阅方案，适合高频使用，成本更可控。
- 开启后可直接使用内置 MCP 搜索/图像识别工具，减少额外 API 支出。
3. 充分利用免费与低成本方案
- 参考 免费使用指南 选择合适的免费或本地模型方案。
4. 控制上下文成本
- 使用
/compact压缩对话上下文，减少 Token 浪费（参见 Commands）。 - 避免反复读取大文件，优先用搜索工具定位，再精确读取。
- 了解 TalkCody 的上下文压缩机制，可参考 上下文压缩原理。
四、质量：把 AI 变成可交付的工程流程
1. 用 /init 生成 AGENTS.md
/init会生成项目的协作规范文件AGENTS.md，为 AI 提供稳定的工程规则。- 智能体的动态提示也会读取
AGENTS.md，能显著提升输出的一致性。 - 命令说明见 Commands。
2. 用 Hooks 做质量闸门
Hooks 可以在任务生命周期中执行命令，实现类似 CI 的质量拦截。项目中已提供示例脚本 scripts/hooks/stop-checks.ts，会顺序执行 bun run tsc、bun run test、bun run lint，失败时阻止任务结束。
示例配置（项目级 .talkcody/settings.json）：
{
"hooks": {
"Stop": [
{
"matcher": "*",
"hooks": [
{
"type": "command",
"command": "bun scripts/hooks/stop-checks.ts",
"timeout": 600,
"description": "Run tsc/test/lint before finishing"
}
]
}
]
}
}Hooks 会在本地执行命令，请只在可信项目中启用，并根据项目规模设置合适的超时。
3. 一键 AI Code Review
TalkCody 支持一键 AI 代码审查，让 AI 充当专业代码审查员：
启动审查
在文件变更后，TalkCody 可自动触发智能体进行深度审查
多维度检查
- 代码质量：检测代码异味、复杂度、潜在 Bug
- 安全性：识别安全漏洞、敏感信息泄露风险
- 最佳实践：评估是否符合项目编码规范和设计模式
- 可维护性：检查代码可读性、注释完整性
生成报告
自动生成结构化审查报告，包含问题位置、严重程度和修复建议
一键修复
支持根据审查报告一键生成修复代码
AI Code Review 让代码审查从"人工耗时"变成"秒级响应"，显著提升代码质量和团队效率。
4. 用 LSP + Lint + 测试形成闭环
- LSP 先发现问题，Lint 强化规范，测试验证逻辑，三者构成质量闭环。
- 复杂变更建议配合"代码审查智能体"做二次检查。
五、如何高效 Plan
开放式提问 vs 封闭式提问
✅ 正确：开放式提问
"针对这个需求，AI 可能有哪些技术方案？各自的优缺点是什么？"
"有哪些可能的实现路径？帮我分析每种方案的适用场景。"
这类问题会让 AI 主动探索多种可能性，提供全面的分析和比较。
Plan Mode 高效提问技巧
使用 Plan Mode 时，建议：
-
描述目标，而非路径
- ✅ "我们需要实现一个文件上传功能，支持断点续传和大文件处理"
- ❌ "用 WebSocket 实现文件上传"
-
要求多方案对比
- "请提供 2-3 种技术方案，分析各自的技术栈、复杂度、性能和维护成本"
-
明确约束条件
- "考虑到我们的团队熟悉 TypeScript，且需要兼容移动端，有什么推荐方案？"
-
请求风险评估
- "每种方案可能存在哪些风险？有哪些需要特别注意的坑？"
开放式提问能最大化 AI 的探索能力，让你获得更全面、更深刻的方案分析。
推荐工作流（示例）
1) 用 /init 初始化规范
生成 AGENTS.md，明确项目约束与输出要求。
2) 复杂任务开启 Plan Mode
先让 AI 提交计划，再审批执行。
3) 搜索 → 精读 → 修改
先用搜索工具定位，再精确读取文件，避免无效上下文。
4) 角色化协作
切换 Agents/Skills，把评审、测试、文档拆成独立子任务。
5) 并行用 Worktree
多任务改动时隔离目录，避免冲突。
6) Hooks/终端执行检查
在结束前跑 tsc/test/lint，确保可交付质量。
快速清单
- 模型选择：永远用最强模型 + GPT-5.2 Codex 主力 + Coding Plan 高频
- 效率：Plan Mode 规划 + 工具精准定位 + Worktree 并行 + LSP/Lint 即时反馈
- 成本：订阅复用 + Coding Plan + 免费方案 + /compact 控制上下文
- 质量：/init 规范化 + Hooks 质量闸门 + AI Code Review + 测试闭环
- Plan：开放式提问 + 多方案对比 + 明确约束 + 风险评估