AI 原生开发模式
掌握 AI 时代的开发范式，从 TDD 2.0 到 Agent-Driven Development，让 AI 成为你的最佳开发伙伴。
核心洞察：AI 原生思维
在 AI 编程时代，开发模式需要重新设计。 传统的开发方法需要适配 AI 的能力和特点，才能发挥最大价值。本章将介绍四种 AI 原生开发模式，帮助你建立新的开发思维。
TDD (Test-Driven Development) 2.0
传统的 TDD 是红-绿-重构循环，AI 时代让这个循环变得更快、更智能。
AI 生成测试用例 (Given-When-Then)
使用 BDD（行为驱动开发）风格的测试用例，让 AI 更容易理解需求并生成测试。
- AI 可以快速生成大量测试用例，覆盖边界情况
- Given-When-Then 格式让 AI 更容易理解测试意图
- 测试用例即文档，AI 可以基于测试生成实现代码
红-绿-重构循环的 AI 加速机制
写测试
AI 根据需求生成测试用例，快速覆盖功能点
写实现
AI 根据测试用例生成最小可用实现，快速通过测试
优化代码
AI 分析代码质量，提出重构建议并执行优化
实战：让 AI 先写测试，再写实现
DDD (Domain-Driven Design) with AI
领域驱动设计需要深入理解业务领域，AI 可以帮助我们更好地提炼领域知识。
用 AI 提炼统一语言 (Ubiquitous Language)
统一语言是 DDD 的核心，AI 可以帮助我们从业务文档中提取领域术语。
- 1.输入业务文档、需求文档、用户故事
- 2.AI 分析文档，提取领域术语和概念
- 3.AI 识别术语的同义词和关联关系
- 4.生成统一语言词典，确保团队使用一致
AI 辅助划分限界上下文 (Bounded Contexts)
限界上下文是 DDD 中最重要的概念，AI 可以帮助识别和划分上下文边界。
- • AI 分析业务领域，识别不同的业务上下文
- • 识别上下文之间的依赖关系
- • 识别上下文映射模式（共享内核、客户-供应商等）
- • AI 建议上下文边界划分方案
- • 识别上下文之间的集成点
- • 生成上下文映射图
实体/值对象/聚合根的代码生成策略
AI 可以根据领域模型自动生成实体、值对象和聚合根的代码结构。
AI 识别具有唯一标识的业务对象，生成实体类和 ID 属性
AI 识别不可变的值类型，生成值对象类和验证逻辑
AI 识别聚合边界，生成聚合根类和业务规则
ADD (Agent-Driven Development)
Agent-Driven Development 是一种新的开发范式，通过多个 AI Agent 协作完成开发任务。
Plan-Execute-Evaluate 循环
规划阶段
架构师 Agent 分析需求，制定开发计划，分解任务
执行阶段
编码 Agent 根据计划生成代码，测试 Agent 生成测试用例
评估阶段
审查 Agent 检查代码质量，提出改进建议，循环优化
多 Agent 协作模式
- • 分析需求
- • 设计架构
- • 制定计划
- • 生成代码
- • 实现功能
- • 代码优化
- • 生成测试
- • 执行测试
- • 质量检查
RAG-DD (RAG-Driven Development)
RAG-Driven Development 利用私有知识库增强 AI 的代码生成能力，让 AI 基于团队的知识和经验生成代码。
基于私有知识库的代码生成
将团队的架构文档、设计模式、最佳实践等知识库化，让 AI 在生成代码时参考这些知识。
- 架构设计文档和设计模式
- 代码规范和最佳实践
- 历史项目经验和教训
- 团队的技术栈和工具链
架构文档即上下文
将架构文档作为 RAG 系统的核心上下文，确保生成的代码符合架构设计。
- • 系统架构图和技术选型文档
- • API 设计规范和接口文档
- • 数据库设计和数据模型
- • 微服务划分和服务边界
- • 安全规范和权限模型
- 生成的代码自动符合架构设计
- 减少架构偏离和重构成本
- 新成员可以快速理解架构并生成符合规范的代码
学习成果
完成本章后，你将：
- 1掌握 TDD 2.0 的核心思想，能够使用 AI 加速测试驱动开发
- 2理解 DDD with AI 的工作方式，能够用 AI 辅助领域建模
- 3掌握 Agent-Driven Development 的多 Agent 协作模式
- 4理解 RAG-Driven Development 的价值，能够建立私有知识库
- 5能够根据项目特点选择合适的 AI 原生开发模式