如何为AI编程助手注入上下文，实现高效协同开发

利用AI进行编程是提升编码速度的有效途径。AI助手能够处理大量简单重复的任务，而开发者则可以扮演协调者的角色，指挥这些助手。

然而，一个常见的问题是，开发者头脑中的上下文信息远比任何AI助手所能获取的要多。这些信息可能包括：

某项功能的商业目标
办公室内口头进行的技术讨论
讨论过不同主题的会议内容
历史知识与经验

这些信息的共同点是，它们通常没有被书面记录下来，因此在实现代码时，AI助手肯定无法获取这些信息。

图1：促进AI编程信息图

这张信息图概括了本文的核心内容。本文将探讨当今编码助手面临的一个主要挑战：它们无法获取与人类开发者同等的上下文信息。此外，还将介绍一些具体技巧，用于为编码助手提供尽可能多的相关上下文。图片由Gemini生成。

众所周知，要成为一名高效的开发者，需要掌握广泛的上下文信息。需要了解功能构建的原因，才能在实现代码时做出正确决策。办公室的技术讨论对于理解代码库至关重要，而项目方向也常常在会议中确定。于是问题就变成了：

如何让AI拥有与人类程序员相同的上下文？

一个可行的答案是，严格记录所有知识（如今借助AI工具，这变得简单得多），并为AI提供访问这些信息的工具。

本文将探讨如何促进编码助手实现最高效率。其中很大一部分工作，就是确保AI能够访问与开发者相同的信息。下文将介绍三种日常使用的具体技巧来实现这一目标。

编码助手之所以未能发挥更大效能，一个重要原因在于它们无法获取人类所拥有的相同上下文信息。

为何需要向AI提供完整上下文

向AI编码助手提供尽可能多上下文的主要原因是，AI掌握的信息越多，其表现就越好。

假设需要实现一个功能，例如一个会议摘要工具。如果不知道以下信息，开发这个功能将极其困难：

代码应该属于哪个代码仓库？
它应该总结所有会议，还是仅总结外部会议？
摘要生成需要多快？5秒还是5分钟？

这些问题都是人类开发者能够获取的上下文，而编码助手本身无法直接获取。

开发者知道在哪个代码仓库中实现代码，因为之前在该仓库工作过。

开发者知道它应该只总结外部会议，并且只需要在5分钟内完成摘要，因为这是在上周的规划会议上讨论过的。

然而，如果在实现时没有向编码助手提供这些上下文，它将永远无法按照预期的方式实现该功能。

如果助手缺乏开发者所拥有的上下文，就会开始执行不期望的操作。这既令人沮丧又耗时，但可以通过同步开发者与编码助手的上下文来消除。

向AI提供上下文的3种技巧

本节将介绍日常工作中使用的具体技巧，旨在为编码助手提供尽可能多的上下文。这些技巧对于提升编程效率至关重要，并且需要不断寻找更多技巧以进一步提高效能。

将IaC架构存储在Markdown文件中

一个简单的技巧是将基础设施即代码（IaC）存储在一个易于访问的文件中，从而为AI提供更多上下文。

IaC代码代表了诸如以下信息：

表名
S3存储桶和前缀
生产日志
权限

在一家公司工作一段时间后，开发者可能已经记住了所有这些信息。记得最重要表的表名，哪些S3存储桶存储了什么数据，以及存储在哪个前缀下。

然而，除非提供访问权限，否则编码助手无法简单获取这些信息。最简单的做法是：

将所有IaC仓库存储在一个文件夹中
指示编码助手遍历所有这些仓库，并将所有IaC信息汇总到一个Markdown文件中
现在，每当需要助手处理任何与IaC相关的工作时，都可以引用这个Markdown文件

这节省了大量时间。助手无需在找到存储目标信息的正确表之前列出所有数据库表。相反，它直接知晓所有这些表名，并直接访问正确的信息。这使得助手速度更快，成本也更低，因为它花费更少的token来寻找所需信息。

察觉编码助手何时缺少上下文

另一个要点是，要警惕AI何时缺少上下文。如果没有汇总IaC信息（如上节所述），可能会发现助手总是：

列出所有表名
推理当前应该访问哪个表
尝试访问一个表，有时出错，然后不得不尝试另一个表

这是编码助手缺少重要上下文的结果。每当发现此类模式时，应立即中断并告知编码助手：

当查找文档时，可以在名为 DocumentTable 的表中找到它们。将此记录在 AGENTS.md 中。

现在，助手下次会记住这一点，从而节省大量时间和token。

建议始终关注编码助手遇到困难的情况。如果某项任务花费的时间比平时长，通常是因为它缺少上下文，而开发者的职责就是向AI编码助手提供该上下文。

使用AI工具总结会议

另一个为编码助手提供更多上下文的简单技巧是，使用AI工具（如Granola）总结会议，并将其作为上下文提供给编码助手。

例如，如果有一个讨论如何实现功能的规划会议，可以总结该会议，并在实现功能时将其作为上下文提供给编码助手。

这样，助手就能获取关于功能应如何实现的所有信息。这是一种廉价且简单的技巧，可用于改善编码助手的上下文。

作为对上节的补充，还需要指出，规划会议的结果通常应形成项目管理工具（如Linear）中妥善规划的任务。

例如，正在实现的功能应被完全总结并规划到单个Linear问题或项目中。如果是这种情况，只需为AI助手提供访问Linear问题的权限（可以通过Linear MCP实现），以确保其能够访问所有相关信息。

结论

本文探讨了如何促进与AI编码助手进行更有效的编程。讨论了编码助手面临的一个非常普遍的问题：它们无法获取与人类程序员相同的上下文。这仅仅是因为许多话题在会议和办公室环境中讨论，而这些信息没有被书面记录下来。重点介绍了三种为编码助手提供尽可能多上下文的具体技巧。相信在未来几年，随着我们能够更好地为它们提供有效完成任务所需的所有上下文，编码助手的性能将得到显著提升。

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