一篇带你搞懂 AI Coding Rule：为什么 AI 写代码需要“规矩”？

让 AI 像团队开发人员一样遵守项目规则最近很多开发团队开始尝试使用 AI 辅助开发。从简单的代码补全，到根据需求生成接口、修改业务逻辑，AI 确实能够减少不少重复工作。但是在真实项目中，很多开发者都会遇到类似的问题：为什么 AI 生成的代码看起来没问题，放进项目之后却总感觉“不对”？常见情况：代码结构和项目现有架构不一致；随意创建新的工具类；引入项目没有使用的技术；修改范围超出需求；忽略已有业务规则；代码短期能运行，长期难维护。问题并不是 AI 不会写代码。而是：它不知道这个项目有哪些规则。一个成熟的软件项目，除了代码本身，还有大量隐藏约束：哪些模块负责什么；哪些代码不能直接调用；数据应该如何流转；异常应该如何处理；什么情况下允许修改公共代码。这些内容通常存在于：架构文档；开发规范；Code Review经验；老开发人员的经验。但是 AI 默认并不知道。因此，如果希望 AI 真正参与项目开发，需要先解决一个问题：如何让 AI 按照项目规范写代码？这就是 AI Coding Rule 要解决的问题。