7.6 AI 协作守则：驾驭代码 agent 而不被其驾驭

本章目标：把 vibe coding 时代的正确姿势系统化——AI 是你的初级工程师，你是架构师+审查者。本笔记从 0.3 章（手写反向传播）就埋下的”亲手写核心”原则，在这里给出完整的操作体系。学完标准：有一套自己的 AI 协作工作流，且知道哪五类事绝对不外包。

1. 分工总表（本笔记的立身之约）

AI 擅长（放心外包）	你必须自己（绝对不外包）
样板代码/脚手架/配置文件	核心数学：loss、梯度、attention（0.3/1.2 的作业逻辑）
文档/README/注释	实验设计：对照/消融/协议（6.3）
测试用例生成	结果判断：这个数字可不可信
报错解读/日志排查（7.2 的字典当它的教材）	评测协议逐行审查（6.2 翻车第一大源）
方案罗列与对比	责任：署名的是你（6.6 的红线）
代码风格翻译/重构	品味：什么是好问题、什么是坏信号

2. 工作流五步（从”聊天”到”工程”）

1. 拆任务：把需求拆成 AI 一次能做对的小块（“给 DataLoader 加 EXIF 处理”而非”帮我做数据管线”）；
2. 给足上下文：相关代码片段 + 报错全文 + 环境（版本）+ 约束（“只用 numpy，不要引入新依赖”）——AI 的输出质量与上下文质量成正比；
3. 生成：先让它复述任务与方案再写码（对齐理解，省两轮返工）；
4. 审查：逐行读 diff——审查清单：shape 对不对、dtype 混没混、边界条件（空 batch/单样本）、是否幻觉 API（拿不准就去官方文档验证）；
5. 验证：单测 → 数值对拍（0.3 的习惯，AI 写的梯度尤其要拍）→ 单 batch 过拟合（0.4 第一定律）→ 小规模全流程。

3. AI 代码的四大典型暗坑

1. 幻觉 API：自信地调用不存在的参数/方法——编译才炸，或更糟：静默走默认值。防线：关键调用查文档，CI 里开严格警告；
2. 过度工程：三层抽象解决一个问题——可读性死亡。防线：要求”最简单可行版本”，重构时再允许抽象；
3. 静默错误：语法全对、语义全错（广播错维、标签 shift 错一位——7.2 案例 2 的 AI 版）。防线：数值对拍+人肉 3 样本验证，不看跑得通，只看算得对；
4. 上下文漂移：长对话后 AI 忘了早期约束。防线：项目约定写进 AGENTS.md/CLAUDE.md（数据格式/代码风格/禁区），长任务拆会话。

4. 学习保护条款（给学生最重要的三行）

1. 核心模块第一遍必须亲手写——0.3 的引擎、1.2 的 attention、2.3 的 GPT，写完才有”手感”，此后才允许 AI 代劳同类的活；
2. “能解释每一行”是署名的底线（6.6）——解释不了的不许进你的 repo；
3. 定期”无 AI 日”：每周留一次全手写 session——手感是练出来的，不是读出来的。

5. 提问的艺术（上下文工程最小集）

一个好 prompt 的四要素：目标（要什么）+ 上下文（贴代码/报错/数据样例）+ 约束（版本/风格/不许做什么）+ 验收标准（“必须通过与 PyTorch 的对拍”）。反例：“帮我实现 LoRA”——它只能给你教程搬运；正例：贴出你的 nn.Linear 子类 + 报错 + “B 初始化为零、与 peft 实现对拍”。

6. 自测题

1. 分工表里哪五类绝不外包？为什么核心数学第一？（数学/实验设计/结果判断/协议审查/责任——手感与署名都来自第一类）
2. 工作流哪一步最常被跳过、代价最大？（审查——AI 代码”看起来对”，静默错误只能靠人肉审查+对拍抓）
3. 四大暗坑的共同防线是什么？（验证纪律：对拍/单测/3 样本人肉——不看跑得通，看算得对）
4. AGENTS.md 类文件解决什么问题？（跨会话的约定持久化——治上下文漂移）
5. “无 AI 日”保护的是什么？（手感——初学阶段的肌肉记忆决定你能否审查 AI）
6. 好 prompt 四要素缺一个会怎样？（缺上下文→幻觉；缺约束→过度工程；缺验收→静默错误）

7. 动手作业

1. 给你的主力 repo 写一份 AGENTS.md（项目结构/数据格式/代码风格/禁区/验收标准）；
2. 用 §2 五步流完成一个真实小任务（如 7.5 的 pipeline），全程记录”AI 输出 → 我抓出的问题”清单——第一次你就会震惊于静默错误的数量；
3. 组织一次”无 AI 日”：手写 1.3 的 TinyGPT（不许查 AI，只许查 PyTorch 文档），与 AI 版 diff；
4. 把你的 top10 提问模板存成 snippet 库。

8. 延伸资源

• 本笔记就是按本守则设计的教学品——每章”动手作业”都刻意放在 AI 的能力边界外
• Anthropic/OpenAI 的 prompting 官方指南——上下文工程的基础读物
• 《代码审查》类工程文化文章——审查清单的通用来源