探讨“规划+编码”双模型分离式AI编程工作流的可行性与实践

本文深入探讨了一种将任务规划与代码生成职能分离的AI编程模式。作者为规避单一模型（如GPT）上下文限制及高昂成本，尝试通过“规划模型”负责任务拆解与代码Review，结合“编码模型”执行具体修改并输出Diff。文章分析了该架构的合理性，寻求现成工具支持，并交流了如何设计Planner与Coder之间的交互Prompt，旨在优化代码风格并提升开发效率。 💡 核心观点：从“单模型全能”转向“规划+编码”的多智能体协作，是AI编程迈向专业级自动化、解决上下文与质量瓶颈的必然演进。