拒绝空谈，实战落地：Building an AI-native engineering team 的完全操作指南

https://developers.openai.com/codex/guides/build-ai-native-engineering-team?utm_source=chatgpt.com

各位开发者朋友，大家好。

最近大家都在聊 AI 辅助编程，从最早的代码自动补全，到现在的智能体（Agent）协作，技术迭代的速度令人咋舌。但是，很多团队引入了 AI 工具后，发现效率并没有本质提升，反而因为 AI 生成的代码质量参差不齐，增加了 Review 的负担。

其实，问题的关键不在于工具不够强，而在于工作流没有变。真正实现 Building an AI-native engineering team，需要我们对软件开发生命周期（SDLC）进行一次深度的重构。

在这个过程中，工程师的角色正在发生根本性的转变：我们不再是单纯的代码堆砌者，而是从传统的“设计 -> 编码 -> 测试”流程，转变为“Delegate（委托）-> Review（审查）-> Own（掌控）”的新模式。

今天这篇文章，我就结合最新的工程实践，手把手教大家如何通过一套标准化的工作流，真正落地 Building an AI-native engineering team。

一、 给 AI 立规矩：如何用好 AGENTS.md 和 PLAN.md

在 Building an AI-native engineering team 的实践中，最大的痛点就是 AI 容易“失忆”或者“放飞自我”。为了解决这个问题，我们需要引入两个核心文件：AGENTS.md 和 PLAN.md。

很多朋友问这两个文件怎么用？这里有一套标准操作流程。

1. AGENTS.md：团队的宪法 这个文件是 AI 的行为准则，通常在项目初始化时通过 init 创建（或者手动建立在根目录）。它定义了 AI 必须遵守的硬性规定，比如代码风格、测试要求和文档规范。它就像是植入 AI 大脑的潜意识，每次交互都会生效。

2. PLAN.md：项目的短期记忆 不同于全局的规则，PLAN.md 是具体的施工图纸。在 Building an AI-native engineering team 的流程中，我们建议采用“分支跟随策略”：

• 创建：每当你开发一个新功能（Feature）时，建立一个新分支，并在该分支下被动指定（由 AI 生成或人工创建）一个 PLAN.md。
• 维护：在这个分支的开发过程中，AI 根据这个文件跟踪进度，做完一项勾选一项。
• 归档：最关键的一步来了。在合并分支（Merge）的时候，不要直接丢弃。你要让 Agent 将 PLAN.md 里的决策过程和技术细节，整合归档到项目的主功能文档中，然后删除分支里的 PLAN.md。

这样，你的代码库既保持了清洁，又留下了宝贵的工程上下文，这才是 Building an AI-native engineering team 的精髓所在。

二、 只要红灯不亮，就不许写代码：AI 时代的 TDD 实现

测试驱动开发（TDD）喊了很多年，但在 Building an AI-native engineering team 中，它终于可以低成本落地了。因为我们可以把写测试的脏活累活交给 AI，自己只负责逻辑把关。

具体要怎么做？

第一步：配置工具权限 你需要在 AGENTS.md 中明确告诉 AI：有哪些代码覆盖率工具是可以调用的？具体的运行命令是什么（比如 npm test）？这是解锁 AI 自主闭环能力的前提。

第二步：生成“红色”代码 在 Prompt 中下达死命令，或者直接写进 AGENTS.md：“在实现任何功能代码之前，必须先生成对应的单元测试。只有当测试失败（Red）且逻辑正确时，才能开始编写功能代码。”

第三步：审查测试质量 这是工程师必须介入的环节（Review）。你要检查 AI 是否偷懒写了空的 Stub 测试（比如 expect(true).toBe(true)）。你必须确认测试是真的因为“功能未实现”而失败，而不是因为测试代码本身写错了。

第四步：开启闭环开发 一旦测试就位，你就可以对 Agent 说：“现在去实现功能，直到所有测试通过。” 这时候，Agent 会自动进入一个高效的循环：

1. 写代码
2. 运行测试
3. 发现报错
4. 读取错误日志，自动修复代码
5. 测试通过，提交代码

这就是 Building an AI-native engineering team 带来的效率革命——把调试的时间留给机器，把思考的时间留给自己。

三、 文档即代码：从此告别文档滞后

文档永远跟不上代码，这是工程界的顽疾。但在 Building an AI-native engineering team 的体系下，文档是代码的伴生品。

1. 伴随式更新 我们利用 AGENTS.md 实现强制约束。在该文件中写入指令：“每次修改代码逻辑或 API 签名后，必须检查并更新相关的 README.md 或接口文档。如果引入了新的依赖，必须在文档中说明。” 这样，每一次代码变更，AI 都会自动帮你同步文档，保持一致性。

2. 自动化流水线 更高级的玩法是将 AI 接入 CI/CD。监听 Commit 事件，在合并分支的时候，触发 Agent 读取所有的变更差异（Diff）。Agent 不仅能自动更新 Changelog，还能利用 Mermaid 语法自动生成或更新系统架构图。

从此，你的架构图永远是实时的，不再是一张过期的图片。

四、 运维 MCP：在 IDE 里解决线上故障

在 Building an AI-native engineering team 的最后这“一公里”，我们要解决的是运维（Ops）的割裂感。传统模式下，查问题需要切屏去翻日志平台，效率极低。

现在，我们可以通过 MCP（Model Context Protocol）服务器，将日志工具直接连接到 IDE 的 AI 编码工具中。

怎么用？ 配置好 MCP 后，你不需要离开代码编辑器，直接在对话框里问：“分析这个 Endpoint 的错误日志。”

Agent 能够瞬间关联起两边的信息：它一边读取线上的错误堆栈，一边扫描本地的代码变更历史（Git History），通过推理直接告诉你：“这个问题很可能是 3 小时前的那次提交导致的。”

总结

Building an AI-native engineering team 并不是要大家去造一个多么复杂的 AI 平台，而是从这些具体的工作流切入：

• 用 AGENTS.md 立规矩，用 PLAN.md 管进度。
• 用 TDD 闭环保证质量。
• 用自动化手段同步文档。
• 用 MCP 打通运维监控。

当你的团队开始习惯这些操作时，你们就已经走在 Building an AI-native engineering team 的正轨上了。希望这份实战教程能对大家有所帮助，让我们一起拥抱 AI 原生的开发时代。