构建有效的工作上下文，让 AI 参与决策
不是让 AI 替你做决定，而是让它有足够的信息来帮你做更好的决定。
工作上下文的四个层次
1. 项目结构
代码库的组织方式、模块之间的关系、入口点在哪里。没有这个，AI 连项目长什么样都不知道。
2. 历史决策
为什么选择了这个技术栈？为什么重构了这个模块？这些决策背后的原因，比代码本身更重要。
3. 当前状态
现在在做什么？遇到了什么问题？已经尝试过什么解决方案？
4. 约束条件
什么是不能改的？什么是优先的？什么是必须遵守的？
让 AI 参与决策的两种方式
方式一：直接问。「这个重构方案 A 和方案 B，哪个更符合我们的需求？」
方式二：让 AI 自己提。「帮我分析一下这两个方案，列出利弊，最后给出建议。」
后者更好，因为它迫使 AI 做分析，而不是直接给结论。
一个反例
「帮我看看这个代码有什么问题」——没有上下文，AI 只能泛泛而谈。
「这个模块在处理高并发时有性能问题，帮我看看怎么优化」——有上下文，AI 能给出具体可行的建议。
差别在于你是否告诉了 AI「什么是真正的问题」。