AI工程化闭环法（AIEC – AI Engineering Cycle） 适合TRAE CURSOR CLAUDE等工具

「AI工程化闭环法」**（英文可用 AIEC – AI Engineering Cycle）。

AI工程化闭环法：把AI从代码生成器变成可控的开发伙伴

在AI编程工具（Cursor、Trae、Claude、Copilot等）普及的今天，开发者普遍遇到这样的问题：

• AI写的代码能跑，但结构混乱、边界模糊
• 需求理解不到位，生成的功能和真实需求差距很大
• 缺乏架构与测试，后期维护成本极高

AI工程化闭环法，是一套通过 标准化流程 + 原子任务拆分 + 范围收敛 的方法，把AI从“模糊的代码生成器”变成“按规范交付的开发伙伴”。

为什么需要AI工程化闭环法？

传统AI编程模式常见三大痛点：

1. 需求理解偏差
   AI无法主动澄清模糊需求，例如你说“写用户管理系统”，它可能只给你简单CRUD，而不是支持多租户、权限体系的企业级版本。

2. 架构缺失导致重构
   缺乏分层设计，代码组件耦合度高，功能扩展或集成时需要大规模返工。

3. 质量无法保障
   代码缺少边界检查、异常处理不全、测试覆盖率不足，甚至存在安全隐患。

方法论核心公式

文档先行 + 任务原子化 + 范围收敛 = 可控交付

• 文档先行：强制需求、设计文档化，避免直接“无脑开写”
• 任务原子化：拆成独立可测的小任务（原子任务），让AI一次完成一个
• 范围收敛：明确功能边界，防止AI胡乱发挥

六大阶段闭环流程

① 对齐（Align）——需求精确化

• 动作：

  1. 收集并分析项目上下文（技术栈、已有架构）
  2. 创建 ALIGNMENT.md，记录需求边界、约束条件
  3. 列出歧义问题清单，按优先级排序
  4. 生成 CONSENSUS.md（含可测试的验收标准）

• AI提示词示例：

  基于需求[XXX]，识别所有潜在歧义并按P0/P1优先级列出。
  对每个问题标注是否必须人工决策。
  

② 架构（Architect）——蓝图化设计

• 动作：

  1. 根据共识文档产出分层架构
  2. 用 Mermaid/PlantUML 绘制架构图
  3. 定义接口契约与异常策略
  4. 输出 DESIGN.md

• AI提示词示例：

  基于CONSENSUS.md，生成分层架构图（Mermaid格式），
  标注新增组件与现有系统集成点。
  

③ 原子化（Atomize）——任务拆解

• 动作：

  1. 按架构拆分成原子任务（包含输入/输出契约）
  2. 绘制任务依赖图
  3. 输出 TASK.md

• 拆分原则：

  • 独立可编译/测试
  • 复杂度可控，AI一次性完成的成功率≥90%

④ 审批（Approve）——人工把关

• 检查：

  • ✅ 所有任务覆盖需求
  • ✅ 验收标准可测试
  • ✅ 技术风险可控

⑤ 执行（Automate）——AI编码

• 规范：

  1. 按 TASK.md 顺序执行
  2. 先写测试，再写代码
  3. 异常中断并记录问题
  4. 输出 ACCEPTANCE.md（任务验收报告）

• 代码要求：

  • 复用已有组件
  • 遵循项目编码规范
  • 配置敏感信息到 .env

⑥ 评估（Assess）——质量闭环

• 动作：

  1. 验证所有需求与验收标准

  2. 评估代码、测试、文档质量

  3. 产出：

     • FINAL.md（项目总结）
     • TODO.md（遗留问题清单）

核心文档模板

工具适配建议

Cursor 快速配置

将以下内容放到 .cursorrules 或者在Prompt中直接使用，即可让Cursor按闭环法执行任务：

rules:
  - "在开始编写任何代码前，必须先生成或更新 ALIGNMENT.md、CONSENSUS.md、DESIGN.md、TASK.md。"
  - "只实现 TASK.md 中标记为当前阶段的原子任务。"
  - "先生成测试代码，再生成实现代码。"
  - "所有输出必须遵循项目编码规范，并使用已有组件优先实现。"
  - "每个任务完成后，更新 ACCEPTANCE.md 并标记测试结果。"

实践价值

1. 降低返工率：需求文档化，AI不再乱猜需求
2. 避免后期重构：先有架构后有代码
3. 保障质量：原子任务+测试先行+人工审批
4. 易于团队协作：文档驱动，知识沉淀可追溯

一句话总结：

AI工程化闭环法的本质，是用确定性的流程框架去约束AI的不确定性，让AI从“生成代码”升级为“稳定交付”。

.rules/mdc 文件内容

# AI工程化闭环法 - 模板规则集
# 用于驱动AI按固定流程输出高质量代码与文档

## 全局规则
- 所有输出必须基于以下模板生成或更新
- 禁止跳过 ALIGN 与 CONSENSUS 阶段
- 仅实现 TASK 中标记的当前任务
- 实现顺序：先生成测试，再生成代码
- 完成任务后必须更新 ACCEPTANCE 记录

---

## TEMPLATE: ALIGNMENT.md
目标：精确描述业务需求与边界
字段：
- 背景（技术栈/已有架构）
- 需求列表（编号）
- 约束条件
- 歧义清单（P0需人工确认，P1可假设）
- 输出目标：驱动 CONSENSUS

---

## TEMPLATE: CONSENSUS.md
目标：达成可执行共识与验收标准
字段：
- 技术选型
- 任务范围（包含/不包含）
- 验收标准（可测试）
- 风险点

---

## TEMPLATE: DESIGN.md
目标：生成架构与接口设计
字段：
- 架构图（Mermaid/PlantUML）
- 模块说明（输入/输出/依赖）
- 接口契约（参数/返回值/错误码）
- 异常策略
- 集成点

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## TEMPLATE: TASK.md
目标：定义可独立实现的原子任务
字段：
- 任务编号
- 描述（单一功能）
- 输入/输出契约
- 依赖任务
- 测试要求（最小化可测）

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## TEMPLATE: ACCEPTANCE.md
目标：记录任务完成与测试结果
字段：
- 任务编号
- 完成时间
- 测试结果（通过/失败）
- 问题记录
- 改进建议

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## TEMPLATE: FINAL.md
目标：总结项目与沉淀经验
字段：
- 目标完成度（对照ALIGN）
- 质量评估（代码/测试/文档）
- 经验复盘
- 可复用资产

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## TEMPLATE: TODO.md
目标：跟踪遗留任务
字段：
- P0：必须尽快完成
- P1：可延期
- P2：未来优化

好处：

• 单文件：直接放 .rules/mdc，Cursor 会当作规则文件全局生效
• 低 token 消耗：字段和描述都极简化
• 可控输出：每个模板结构固定，AI不会随意发挥

加强版本 可以在你的 .mdc 文件最前面加这段 Cursor 专用的系统指令，让它在任何输出中都优先加载这些模板。这样它就能做到一问一答全程遵守闭环法，不需要你每次重复提醒。