文章目录AI编程实战团队落地规范与协作写在前面一、为什么需要规范二、团队规范清单三、Code Review 里 AI 的角色小结与下篇预告小作业AI编程实战团队落地规范与协作写在前面一个人用 AI 是提效全团队用 AI 是治理问题。没有规范代码质量、信息安全、责任归属都会出问题。一、为什么需要规范代码质量AI 风格不一致、重复代码变多安全敏感信息、密钥可能被喂给 AI责任出了问题代码是 AI 写的但责任人是人。二、团队规范清单明确可用场景重复性、样板代码、测试、文档、重构建议可以用 AI核心业务逻辑必须人工主导AI 生成代码必须走 Code Review没有例外敏感信息不进 AI密钥、客户数据、内部架构细节禁止粘贴生成代码标注来源在 PR 描述里注明哪些是 AI 生成降低 review 成本责任人始终是人AI 的建议被采纳后署名和兜底都是开发者本人。三、Code Review 里 AI 的角色AI 适合当初审查风格问题、常见漏洞、遗漏的测试人当终审判断业务正确性、架构合理性。分工明确review 效率最高。提示规范不是为了限制 AI而是为了让 AI 用得可预期。团队先用两周试点再根据实际痛点完善规则。小结与下篇预告这篇建立了团队落地的最小规范。下一篇《AI编程实战效率与成本AI 编程的 ROI 怎么算》回答老板最常问的问题“AI 到底值不值”。小作业起草一份适合你团队的 AI 使用规范10 条以内标注出哪几条是你认为最关键的发到群里收集反馈。