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10.1 一条好 prompt 的三要素：意图、约束、验收
同一句话、两份代码某个早晨，两位工程师 A 与 B 同时让 AI 实现一个「用户注册接口」。两人写的 prompt 都只有一句话——但产出的代码差了一个数量级。工程师 A 的 prompt帮我实现用户注册接口AI 产出（伪代码）@app.
10.2 反例驱动-在 prompt 里写清"不要做什么"
一、一个“听话”的 AI 反而毁了项目某团队接到一个紧急需求：为用户搜索功能新增“按时间排序”能力。
8.1 工程项目下为AI遵守的规范如何约定
一、痛点：反复从零教AI的团队困境某团队三名工程师统一使用 Claude Code、Cursor 开展后端协同开发，三个月协作下来，三人的AI辅助开发体验、代码产出规范度差异极大，核心问题集中在项目规范无沉淀、AI上下文不统一：A工程师：每次开启AI会话，都要手动粘贴1500字项
9.4 AI 什么时候该问你、什么时候该自己决定
两个 AI 的极端表现某团队同周两位工程师——使用 AI 协同——分别遇到不同的"AI 性格"问题。问题：AI 不该静默猜测的地方猜了——既不问"用哪种加密"、也不问"现有数据如何处理"。
8.2 让AI理解项目结构是提升质量和效率的第一步
一个"AI 在 500 文件仓库里乱撞"的下午某中型服务项目包含 500+ Python 文件、80+ 路由、30+ 数据表。新工程师 D 让 Claude Code 实现一个功能：给用户添加二级 MFA 验证。
字段层差异：颜色、文案、图标各自有独立的语义定义
在前序章节中，YAML 契约已经证明了”形式化为代码的规矩在机器世界里长什么样“，同一份规则文件能被编译为四种机器格式:放在 AI 指令前面的规则、给代码自动校验用的规则、给设计师走查用的清单、给自动化流水线用的拦截规则。
7.1 AI在系统各个层级的异常处理定义与处理规范
一次"看起来正常"的支付失败某次线上事故：用户付款后等待30秒，前端持续转圈，最终弹出「网络错误请重试」提示。用户连续重试三次均失败，引发大量客服反馈，工程师紧急排查日志定位问题。