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Daily Workflow

wangliang edited this page Jul 25, 2026 · 2 revisions

日常开发流程

使用 ai-coding-ok 后的日常开发体验。PDCA 如何自动运行,如何确认它正在工作,何时需要干预。


自动发生的事情

安装 ai-coding-ok 后,每次编码任务按以下流程运行:

你说:"加一个商品搜索接口"
                    │
                    ▼
          ┌─────────────────┐
          │ Mode B: 规划     │  ← AI 读取 7 个文件(约 30 秒)
          │ 加载上下文       │
          └────────┬────────┘
                   │
                   ▼
          ┌─────────────────┐
          │ Do: 编码 + 测试  │  ← AI 写实现代码
          └────────┬────────┘
                   │
                   ▼
          ┌─────────────────┐
          │ Check: 验证      │  ← AI 运行测试
          └────────┬────────┘
                   │
                   ▼
          ┌─────────────────┐
          │ Mode C: 记录     │  ← AI 更新记忆
          │ 写回记忆         │
          └────────┬────────┘
                   │
                   ▼
          响应中包含:
          ## 记忆更新
          ✅ task-history.md — TASK-042:添加商品搜索接口

如何确认 PDCA 已执行

1. 查看记忆更新章节

每次 AI 响应末尾应有:

## 记忆更新

- ✅ task-history.md — [TASK-XXX] 摘要
- ✅ decisions-log.md — ADR-XXX(如适用)
- ⬜ project-memory.md — 无变化

如果缺少此章节,PDCA 未完成。提醒 AI:

执行 Act 阶段:将本次任务摘要写入 task-history.md。

2. 检查 task-history.md

完成几个任务后,你的 task-history.md 应有条目:

### [TASK-042] 添加商品搜索接口
- **日期**:2026-07-14
- **类型**:feat
- **摘要**:新增 GET /api/products/search...

3. 观察终端(Claude Code)

在 Claude Code 中,Stop hook 在会话结束时显示活动。如果看到关于记忆更新的消息,说明正在工作。


何时手动提醒 AI

PDCA 约 95% 可靠。5% 需要提醒的情况:

情况 说什么
AI 编码完成但无记忆更新章节 "现在执行 Act 阶段。"
AI 跳过了读取记忆文件 "按 AGENTS.md 先读取记忆文件。"
AI 做了架构决策但未记录 "把这个决策作为新 ADR 写入 decisions-log.md。"
超长会话(50+ 轮) "检查 project-memory.md 是否需要更新。"

自己查看记忆文件

随时可以查看 AI 看到的记忆:

# AI 每次任务前读取的内容
cat .github/agent/memory/project-memory.md
cat .github/agent/memory/decisions-log.md
cat .github/agent/memory/task-history.md

或在 Claude Code 中:

展示当前项目记忆状态。

维护记忆质量

每周:快速扫描

每周扫描 task-history.md 最近几条。验证:

  • 条目准确(确实做了这些事)
  • 无重复条目
  • 格式一致

每月:深度审查

每月一次:

  1. 审查 project-memory.md——有过时信息?移除。
  2. 审查 decisions-log.md——有应废弃的决策?
  3. 归档旧 task-history.md 条目(保留最近 30 条)

架构变更时

当做出重大架构变更时:

  1. 自己写 ADR——不要只依赖 AI。你更理解权衡。
  2. 更新 project-memory.md——如果模块、技术栈或约束变化。
  3. 验证 AI 的条目——确认 AI 的 task-history 条目与你的理解一致。

跨会话工作

会话 1:开始一个功能

你:"加一个商品搜索接口"
AI:[Plan → Do → Check → Act]
    → 记录 TASK-042

会话 2:继续该功能

你:"继续 TASK-042——给搜索接口加分页"
AI:[Plan:读取 task-history,看到 TASK-042]
    → 知道搜索接口已添加,哪些文件被修改
    → 从上次中断处继续

会话 3:修复相关 bug

你:"搜索中文返回空结果"
AI:[Plan:读取 project-memory,看到 SQLite FTS5]
    → 读取 decisions-log,看到 ADR-003 关于 FTS5
    → 知道检查分词器配置
    → 修复 + Act:记录 TASK-044

关键: 没有会话从零开始。每个会话继承全部历史上下文。


常见工作流模式

模式 1:快速修复

你:"修一下 README 里的 typo"
AI:Plan(读记忆)→ Do(修 typo)→ Check(无需)→ Act(TASK-XXX:修 typo)

即使琐碎变更也获得 task-history 条目。保持记录完整。

模式 2:多步骤功能

会话 1:"添加用户认证" → TASK-050
会话 2:"添加登录页" → TASK-051
会话 3:"添加密码重置" → TASK-052

每步是独立任务,有自己的记忆条目。会话 3 的 AI 知道会话 1 和 2。

模式 3:先调研再实现

1. "调研一下最适合我们场景的搜索库"
   → AI 读取记忆,调研,记录发现
   → Act:decisions-log.md 中 ADR-005

2. "用 ADR-005 中的库实现搜索"
   → AI 读取记忆(含 ADR-005),实现
   → Act:task-history.md 中 TASK-060

下一步

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