企业官网建设流程全解析

目标

• AI进来之后，我们需要每一步我到底该让它做多少，自己守多少？

• 面对任何一个陌生老项目的任何一步，你都能快速判断这一步应该让Codex冲在前面，还是应该自己在前头，AI辅助

人与AI的分工

• 分工不是会不会用AI，是什么时候用，用多少

• ❌错误示例：

  • 过度依赖：把AI当成一个什么都能干的外包，项目拿到手第一件事情让AI改代码，出了问题再怪AI不靠谱，这种用法的本质是AI当成"能自动理解项目的开发者"，但开篇词里我说过，AI是上下文缺失的实习生，你不传递，它就是瞎的

  • 过度保守：AI能做的事也不让它做，还是一行一行读README，手动画架构图，手动数接口。最后确实改得稳，但速度慢到没有优势，等于白用了工具

• ✅真正稳定工程师在两端找平衡

  • 对九步链路里每一步都有清晰的认知

  • 哪一步 AI 冲在前面，哪一步自己在前头、AI 辅助

分工详情

• AI主导，80%

  • 翻资料：AI读README，wiki，Configuence，jira比你快十倍

  • 浏览代码结构：让AI扫一遍仓库，生成一张模块图，数据流图

  • 访接口：让AI从代码里梳理出所有接口清单+curl示例

  • 这几步你基本可以放手，让AI做初稿，你花几分钟校一眼，有问题就让它"把这个地方再细化一下"，没问题就往下走

• 人机对半，AI做50%

  • 找人聊：AI能帮你整理疑点清单，草拟要问的问题，但去问谁，怎么问，怎么把答案串起来，是你的事情

  • 搭环境跑起来：AI能帮你写启动脚本，调依赖版本，但公司内部VPN，数据库授权，服务调通，多数情况下AI不知道

  • 带疑点深挖：AI能扫描代码给你找调用链路，但"这段逻辑为什么这样写"的答案经常只有问到人才能得到

  • 画核心链路：AI能给你出一张不错的Mermaid图，但关键的业务约定，历史坑点要靠你补进去

  • 动手改：AI能把你描述的改造写成代码，写测试，但"方案A还是B"，"这段要不要重构"，"边界条件怎么处理"这些决策是你要做的

  • AI能做一半，但另一半需要人的判断或人脉

• 人主导，AI做20%或更少

  • 判断哪些代码不能动："不要删，某某对接方需要"的注释，AI看不出它背后意味着什么，只有经历过那次incident的人知道

  • 判断对接方是谁，对接方的诉求变了没有：AI可能猜得到对接方叫什么，但猜不到最近有没有人改动他们的调用

  • 最终验收：跑了几个业务场景，看了主流程，找人review，这件事AI能帮你列checklist，但"按上下线按钮"这个动作必须是你来做

  • 上线前的风险判断：对回滚成本，灰度方案，影响面的判断，AI能给参考，但决策权在你这一档要的不是更强的AI，是更清晰的你

  • 答案不在代码里，在人的脑子里或工程判断里

图2-1：人与AI的协作

我们要做的事情

• 怎么把能够交给AI的80%稳定交出去，同时把那20%自己守住

• 知道哪些步骤属于那一档：这张分工图要内化成你的本能。拿到任何一个新老项目、任何一个改造需求，你能瞬间判断：这一步 AI 冲在前面，那一步我要自己在前头、AI 辅助

• 第1档和第2档要快：AI 能做的事就让它做，别慢吞吞。不放手，AI 就没有价值。很多人用 Codex 用不出效率就是卡在这里

• 第3档要稳：该你判断的时候别想偷懒，别问AI"你觉得呢"，你问 AI，它一定有个答案，但那个答案不承担任何责任，最后出事了还是你自己的事

• 每一档之间的衔接要清晰：AI 做完初稿后，你过来检验，检验完成后再让 AI 继续，这个节奏十分重要

图2-2：第2节-总结，AI时代下9步伐的变革