AI 辅助编程常面临“新功能上线,旧功能挂掉”的风险。本文分享了一套源自 Tauri+Vue3+Rust 项目的实战方案:通过在代码中嵌入 `@critical` 注解,强制 AI 在修改前阅读项目根目录下的 `CRITICAL_FEATURES.md` 文档。该文档详细记录了关键功能的风险等级、不可违反的硬性约束(如渲染时序、清理逻辑)及测试清单。这种方法将隐性的技术规范转化为 AI 可读的显性指令,有效解决了 AI 缺乏上下文理解的问题,大幅降低了维护成本。
实战技巧:用 `@critical` 注解锁定核心代码,防止 AI 辅助开发“搞崩”项目
未经允许不得转载:80aj » 实战技巧:用 `@critical` 注解锁定核心代码,防止 AI 辅助开发“搞崩”项目
相关推荐
我用 AI 做完一个产品后,留下了这套交付闭环
DeepSeek Harness vs LangGraph: 数字分身 Runtime 怎么选
Cursor 的第一处改动:从规则到验证
Karpathy 讲透 Software 3.0:当英文成为编程语言,AI 工程师真正该设计什么
杀死代码评审:AI 写代码、AI 审代码之后,人剩下的是对齐
我把 Codex 上的几十个 Skill 迁移到了 DeepSeek Harness,全程可用
AI Agent 做 TDD 有没有用: 实测排名与 3 倍 token 成本
Codex 背后的 Harness:OpenAI 把 Coding Agent 的控制层讲透了