如何让 AI 真正“懂”你的项目？一套可落地的项目知识包

Posted on Mon 16 February 2026 in AI 方法论

Abstract 如何让 AI 真正“懂”你的项目？Project Knowledge Pack 方法论
Authors Walter Fan
Category AI 方法论
Version v1.0
Updated 2026-02-16
License CC-BY-NC-ND 4.0

如何让 AI 真正“懂”你的项目？一套可落地的项目知识包

你扔给 AI 一坨代码，让它“帮忙改个需求”。它要么泛泛而谈，要么改完一跑测试全红，要么提的方案你们三年前就否了、ADR 里写得明明白白——可 AI 没读过。

问题不在 AI 笨，而在：你的项目从来没有被工程化地“喂”给它。 做不到“让 AI 一次性彻底理解一切并永久记住”，但可以退而求其次：把项目做成一个可被 AI 消化的知识包（Project Knowledge Pack），再配合迭代式对话与自动化索引（RAG / 代码检索 / 文档生成），效果可以非常接近“项目专家 + 能上手开发测试的工程师”。

下面是一套可落地的方法论与清单。

一、目标拆解：AI 要“像工程师一样”需要哪四类能力？

先把“专家”拆开，再按能力准备材料，就不会漏项。

能力 含义 你要准备的材料
定位 快速知道代码/配置/脚本在哪 Repo Map、目录树、关键入口
理解 懂架构、依赖、数据流、业务流 Architecture、Domain、流程说明
执行 能拉起环境、跑测试、改代码、提 PR Runbook、CI/CD、一键命令
验证 能设计测试、定位 bug、做回归 Test Strategy、Observability、日志/trace

你的输入资料就围绕这四类组织，AI 才能既“看得懂”又“动得了手”。

二、最重要的产物：Project Knowledge Pack（建议放在仓库 man/）

建议在仓库里建一个 man/ 目录（用 Sphinx + MyST 构建，或 wiki），放一套最小闭环文档。每份尽量短、结构化、能链接到具体代码位置。同时可在 man/ 下建 changes/ 目录，按 OpenSpec 风格管理变更提案（见下文 J）。

A. 项目总览（00-overview.md）

  • 项目目的、业务边界、不做什么
  • 关键用户角色与核心用例
  • 技术栈：语言、框架、中间件、数据库
  • 部署形态：单体 / 微服务 / 多端
  • 性能 / 一致性 / 可用性目标（SLO）

B. Repo Map（01-repo-map.md）

  • 目录树（到 2～3 层）
  • 每个目录的职责
  • 关键入口：main、app、router、DI 容器、配置加载
  • 约定：命名、分层、常见模式（如 CQRS、DDD、Clean Architecture）

C. 架构与模块（02-architecture.md）

  • 组件图（服务/模块边界）
  • 关键调用链（从入口到 DB / 外部 API）
  • 模块依赖规则（谁允许依赖谁）
  • 横切关注点：鉴权、日志、错误码、事务、缓存、重试、幂等

D. 业务流程（03-workflows.md）

按用例写，每条包含：

  • 流程步骤（可用时序图/状态机）
  • 输入输出、关键校验、异常分支
  • 涉及的表/消息/事件
  • 关键代码入口（文件路径 + 函数名）

E. 数据模型与 API 契约（04-data-and-api.md）

  • 数据库：核心表/字段、索引、约束、迁移工具
  • 领域对象与 DTO 的映射规则
  • 外部接口：OpenAPI / GraphQL schema / Proto 的链接
  • 事件/消息：topic、schema、兼容性策略

F. 工程习惯用法（05-conventions.md）

  • 代码风格、lint / format
  • 错误处理、日志字段、traceId
  • 配置管理：env、config file、secret
  • Feature flag、灰度、版本策略
  • 反模式清单：哪些写法禁止、为什么

G. 环境与操作手册（06-runbook.md）

  • 一键启动：docker compose / devcontainer / make
  • 如何跑全部测试 / 单测 / 集成 / E2E
  • 本地调试：端口、依赖、mock
  • 常见故障排查：DB 连接、迁移失败、权限、缓存脏数据

H. 测试策略（07-testing.md）

  • 测试金字塔：单测 / 契约 / 集成 / E2E 的范围
  • 关键路径的测试用例清单
  • 测试数据构造与隔离策略
  • 覆盖率门槛与 flaky 处理

I. ADR（架构决策记录，man/source/adr/）

每次重要决策一条：背景、候选方案、取舍、后果。AI 非常依赖 ADR 理解“为什么这样设计”，否则会反复提出你们早就否掉的方案。

J. changes（变更提案，man/changes/）

与 OpenSpec 工作流一致：每个变更一个子目录（如 add-xxx、update-xxx），包含：

  • proposal.md：为什么改、改什么、影响面（Why / What Changes / Impact）
  • design.md（可选）：技术决策、目标与非目标、风险与迁移
  • tasks.md：实施清单（可勾选跟踪进度）
  • specs/<capability>/spec.md：对受影响能力的规格增量（## ADDED|MODIFIED|REMOVED Requirements，每条至少一个 #### Scenario:）

便于人与 AI 按「提案 → 设计 → 任务 → 规格」推进；若项目根有 openspec/ 与 CLI，可用 openspec validate <change-id> --strict 校验。模板见 man/changes/_template/。

三、让 AI “读得懂”的输入方式：从宏观到微观，分三轮喂

不要一次把所有代码贴给 AI。更高效的是分三轮，每轮有明确产出。

第 1 轮：建立“地图”

你提供： 00-overview + 01-repo-map + 架构图

让 AI 输出： 模块清单、入口点清单、关键数据流总结、它还缺哪些信息（按优先级）

第 2 轮：挑 2～3 条关键业务链路深挖

每条链路你提供：流程文档 + 相关代码目录（或关键文件）

让 AI 输出： 调用路径、潜在边界条件、可测试点、风险点

第 3 轮：按模块逐个“验收理解”

对每个模块：输入模块 README（职责、API、依赖、示例）+ 该模块的测试与样例数据

让 AI 输出： 改进建议，并完成一个小改动（真实 PR 级别，带测试）

四、工具化：把仓库变成可检索知识库（RAG / 索引）

如果希望 AI 长期、稳定地像“项目专家”一样工作，可以按项目规模选一档：

  • 轻量（小中型项目）：定期生成 tree、依赖图、OpenAPI、DB schema 摘要、关键调用链，放进 man/，作为“权威资料”给 AI 引用。
  • 标准（中大型）：代码按文件/符号索引（ctags、LSP、Sourcegraph 等），文档（Markdown / ADR / 接口）入库；AI 通过检索拿到“相关片段 + 位置”，再生成修改方案与补丁。
  • 强化（企业级）：PR 自动生成变更摘要、影响面、测试建议；Release 生成变更说明与回归清单；把 incident / 故障复盘也沉淀为可检索知识。

五、让 AI 能“真正干活”：开发 / 测试闭环

要让 AI 像工程师一样承担开发和测试，关键是：

  1. 可复现环境：一条命令启动依赖与服务（Docker Compose / DevContainer）
  2. 可运行测试：一条命令跑单测 / 集成 / E2E，且与 CI 一致
  3. 可观测：日志、trace、错误码清晰，能定位问题
  4. 可约束：lint / format / typecheck / commit hooks，减少“写坏代码”的空间
  5. 可小步提交：要求 AI 每次改动小、带测试、带说明

可以定一个 AI 交付规范：

  • 每次输出必须包含：改动点列表、涉及文件、风险、测试计划、回滚方式
  • 每次改动必须补齐：至少一个单测或集成测试
  • 不允许“只改业务不改测试”

六、可直接用的提示词（复制即用）

让 AI 做项目 Onboarding

你将作为本项目的资深工程师。下面是项目 Overview、Repo Map、Architecture。
任务：
1) 用 1 页总结系统的组件、入口、关键数据流。
2) 列出你还缺的 10 个关键信息（按优先级）。
3) 提出一个你认为最适合作为“第一个上手改动”的小任务（包含测试）。

让 AI 深入某条业务链路

下面是“某流程”的流程说明 + 相关代码文件。
任务：
1) 画出调用链（函数/模块级别），并标注事务边界、幂等点、重试点。
2) 指出 5 个最可能出 bug 的边界条件。
3) 给出完整测试清单（单测/集成/E2E），并说明每类测什么。

让 AI 接一个真实需求

需求：……（验收标准、约束）
请按步骤输出：设计方案 → 影响面 → 需要改哪些文件 → 需要补哪些测试 → 风险与回滚 → 最小可行 PR 计划（分 2～3 个提交）。

七、常见坑（提前规避）

  • 只有代码没有“为什么”：缺 ADR，AI 会反复提出不符合历史取舍的方案。
  • 流程只写 happy path：AI 会漏掉异常分支与补偿逻辑。
  • 没有可运行的集成测试：AI 很难验证修改是否真实可用。
  • 环境不可复现：AI 和新人都无法稳定上手。

八、总结与行动清单

把“让 AI 懂项目”当成一项工程来做：先拆能力（定位/理解/执行/验证），再准备 Knowledge Pack（overview、repo map、架构、流程、数据与 API、规范、runbook、测试、ADR），然后分三轮从宏观到微观喂料，辅以工具化索引与明确的交付规范。 这样 AI 才能既读懂上下文，又能动手改代码、补测试。

思维导图

@startmindmap
<style>
mindmapDiagram {
  node { BackgroundColor #FAFAFA }
  :depth(0) { BackgroundColor #FFD700 }
  :depth(1) { BackgroundColor #E3F2FD }
  :depth(2) { BackgroundColor #F5F5F5 }
}
</style>
* 让 AI 懂项目\nProject Knowledge Pack
** 目标拆解
*** 定位：Repo Map / 目录 / 入口
*** 理解：架构 / 领域 / 流程
*** 执行：Runbook / CI/CD
*** 验证：Test / Observability
** Knowledge Pack man/
*** 00-overview 01-repo-map
*** 02-architecture 03-workflows
*** 04-data-api 05-conventions
*** 06-runbook 07-testing + ADR
*** changes: proposal/design/tasks/spec
** 分轮喂料
*** 第1轮：地图 + 缺什么
*** 第2轮：关键链路深挖
*** 第3轮：模块验收 + 小 PR
** 工具化
*** 轻量：tree/schema/摘要
*** 标准：代码+文档检索
*** 强化：PR/Release/复盘
** 交付规范
*** 可复现环境 + 可跑测试
*** 改动带测试 + 小步提交
** 提示词 + 常见坑
*** Onboarding / 链路 / 接需求
*** 缺 ADR / 只写 happy path
@endmindmap

思维导图

明天就能做的 3 件事

  1. 建 man/ 并写 00-overview.md：用一页写清项目目的、技术栈、部署形态、核心用例；写完后让 AI 读一遍，看它列出的“缺的 10 条信息”是否合理。
  2. 补一份 01-repo-map.md：用 tree -L 3 打底，给每个目录一句话职责，标出 main/app/router 等入口；和团队对齐命名与分层约定。
  3. 选一条核心流程写进 03-workflows.md：从请求入口到 DB/外部 API，包含异常分支；附上关键文件路径和函数名，再让 AI 画调用链并指出 5 个风险点，验证它是否真能“跟上”。

适用边界

  • 适合：希望 AI 长期参与开发、做 Code Review、接小需求或补测试的团队；中大型仓库、多模块/多服务尤其受益。
  • 不太适合：一次性问一句就跑的临时问题；没有文档、没有测试、环境都拉不起来的“祖传仓库”（先还技术债再谈 AI）。
  • 代价：前期要花时间整理文档和 runbook；文档会变成“活文档”，需要随代码一起维护，否则 AI 会基于过期信息给建议。

一个开放式结尾

你们团队现在有没有一份“新人 + AI 共用”的 onboarding 清单？如果有，第一条是什么？如果没有，你打算从 Repo Map 还是从一条核心流程开始？

扩展阅读

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AI 工程实践 知识管理 协作 文档

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