📌 一句话摘要

文章系统阐述了如何运用 PDCA 方法论，结合 Cursor 等 AI 工具，实现高效的 AI 结对编程，并展望了未来开发范式。

📝 详细摘要

本文深度剖析了 AI 结对编程在软件开发全流程中的应用与实践。作者以自身从传统 IDE 向 Cursor 转型的经验为例，详细介绍了 PDCA（计划-执行-检查-处理）循环方法论，并将其作为 AI 协同的核心策略。文章根据开发场景（生产交付、快速验证、实验探索）区分了人机协作模式，并提供了提示词工程、上下文管理（通过 Cursor Rules 和 Memories）等具体实践方案，旨在提升 AI 辅助开发的确定性和效率。最后，文章展望了 AI 驱动下业务开发将从经验驱动转向知识工程，并演进为人和 Agent 矩阵协同生产的新范式，呼吁开发者加强系统思考、架构能力和创新力，并持续投入知识工程建设。

💡 主要观点

1. PDCA 循环是 AI 结对编程的有效方法论 将复杂任务拆解为小循环，通过计划、执行、检查、处理来确保 AI 辅助开发的确定性和质量，将 AI 的黑魔法转化为稳定生产力。
2. 根据开发场景调整人机协作模式以最大化 AI 效能 针对生产交付、快速验证和实验探索三种场景，灵活选择人主导、人机结对或 AI 主力的协作模式，以适应不同的质量和效率要求。
3. 提示词工程和上下文管理是与 AI 高效沟通的关键 通过结构化提示词和有效管理 AI 上下文（如 Cursor Rules/Memories），能显著提升 AI 理解和输出的准确性，避免 Context Rot。
4. AI 将推动业务开发范式向知识工程和 Agent 矩阵协同演进 未来开发将更依赖知识沉淀和各类专用 Agent 的协同工作，要求开发者提升系统思考、架构和创新能力，并构建场景化 AI Agent。

💬 文章金句

• 对一个软件开发者而言，"会用 AI" 已经从锦上添花变成了基本功
• PDCA = Plan（计划）- Do（执行）- Check（检查）- Act（处理/标准化），循环往复实现持续改进。
• 提示词工程的本质就是 好好说话，换位思考，让大模型能理解我们的目的。
• AI 的上下文窗口也支持的越来越大（Cursor 已经支持到 1M，除了贵没毛病）
• AI 的深入应用，会逐步带来业务开发的范式演进，对人的要求也会变化。

📊 文章信息

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