我如何用 AI 重构整个开发工作流
如果说过去十年，开发者的核心竞争力是：写代码的能力 ，那未来的分水岭，很可能变成：你能否构建一套属于自己的 AI 工作流系统。
AI 的发展，已经不只是“提升效率”的工具升级，它正在重写一件更底层的事情：
开发者，不再是写代码的人，而是调度 AI 的人。
过去一年，我逐步把自己的工作流拆解、重组，最终演化出一套稳定运行的 AI 开发体系。简单来说，现在的我不是在“写代码”，而是在运行这套系统：
调研 → 规划 → 实现 → 沉淀
而每一个环节，都有专门的 AI 角色在负责。
这篇文章，不是工具测评，而是一次完整的工作流复盘。
一、调研层：让 AI 先“想明白”
在动手写代码之前，我现在的第一步永远是：先把问题研究透。这里的核心工具是：
- Gemini（Deep Research）
- CodePilot（调研辅助）
1. Deep Research：我的“外脑”
Gemini Deep Research 已经成为我处理陌生领域问题的默认入口。它最核心的价值不是“回答问题”，而是：生成结构化、可推演的研究报告。我现在的使用方式很固定：
提出问题
→ 让 Deep Research 做系统调研
→ 输出完整报告（背景 + 方案 + 对比）
很多以前需要查一下午文档的事情，现在基本可以在一轮研究内完成。
2. 从“研究”到“生产”的一键跃迁
真正让我效率暴涨的，不是 Deep Research 本身，而是后面的组合拳：·
Deep Research 输出报告
→ 丢给 AI（Gemini Canvas / OpenAI Codex
→ 直接生成：技术方案、Demo 页面、PPT / 文档。
这一步，本质上是：把“理解知识”，直接变成“产出内容”，这在过去是完全断裂的两个阶段，现在被 AI 打通了。
3. CodePilot：调研阶段的“架构师”
如果说 Deep Research 负责“广度”，那：CodePilot 更偏向“结构”。它最强的一点是：不会急着给答案，而是先帮你拆问题
在需求不清晰、架构有分歧的时候，它会：
- 列出多种实现路径
- 对比优缺点
- 引导你做决策
这种“交互式大局观”，是我非常依赖的能力。
二、规划层：把模糊需求压缩成可执行方案
当调研完成之后，下一步就是：把不确定性压缩成一份确定的“施工图”
这里我主要依赖 CodePilot 的能力，有时也会使用 Codex 来规划。
多 Agent 的真正价值
CodePilot 最让我惊艳的不是“能写代码”，而是它的多 Agent 架构：
- 计划 Agent → 拆解任务
- 代码 Agent → 实现逻辑
- 设计 Agent → 结构优化
它本质上在做一件事：让不同类型的思考，分开进行，而不是像传统 AI 那样“一锅炖”。
我的流程
现在我的开发几乎固定为：
- 把需求丢给 CodePilot
- 让它输出：
- 架构方案
- 技术选型
- 任务拆解
- 人只负责做关键决策
到这一步，其实已经完成了 70% 的“脑力工作”。
三、实现层：让 AI 负责“体力活”
真正进入 Coding 阶段，我当前的主力只有一个：OpenAI Codex，未来会扩展到 Claude Code。
Codex：纯粹的“执行机器”
我对 Codex 的定位非常明确：不让它思考太多，只让它高强度执行，它最适合做的事情是：
- 批量生成代码
- 实现复杂逻辑
- 重构已有代码
- 快速搭建模块
工作流组合（核心）
这一段是我整个体系的核心：
CodePilot / Codex（规划）→ Codex（实现）
这套组合解决了两个关键问题：
- 避免 AI 乱写（因为已经规划清楚）
- 极限压榨生成效率（因为不再纠结方向）
一点现实问题：算力焦虑
这里必须说一个现实问题：算力额度已经成为新的生产力瓶颈，在高强度使用下，任何单一平台都会出现：
- 限额
- 降速
- 不稳定
这也是我逐渐放弃 Google Antigravity 的原因之一。
四、沉淀层：把信息变成“长期资产”
如果说前面都是“生产”，那这一层解决的是：如何不变成“只会用 AI 的工具人”，使用的核心工具是：NotebookLM。
NotebookLM：从“收藏”到“理解”
过去我们的问题是：收藏很多 → 从不消化，NotebookLM 做了一件很关键的事：把资料库变成“可以对话的知识系统”。
我现在的用法：
丢进去：
- Deep Research 报告
- 技术文档
- YouTube 视频
让它输出：
- 结构化总结
- 思维导图
- 讲解音频（Podcast）
为什么它是核心拼图
因为它解决的是：学习的“最后一公里”，没有这一层，你的工作流会变成：AI 帮你做了很多事，但你自己没有真正成长，而 NotebookLM 让“知识内化”这件事变得自动化。
五、自动化层：让 AI 接管“非核心工作”
最后一层，是我正在逐步强化的部分，包括：
- 本地 AI
- 自动化运维
- 持续任务
核心组件：
- OpenClaw
- Hermes（实验）
一个很有意思的状态
现在我的一台 Mac mini，已经变成一个 24 小时运行的 AI 节点，它在做的事情包括：
- 自动生成资讯简报
- 监控系统状态
- 处理自动化
这一步的意义在于：把“时间”也交给 AI 管理。
六、总结：我现在的完整工作流
把所有东西压缩成一句话：Gemini（研究） → CodePilot（规划） → Codex（实现） → NotebookLM（沉淀）。
写在最后
回头看这一整套体系，其实变化不在工具，而在角色：
过去： 我写代码，AI 辅助我
现在： AI 负责生产，我负责决策
这两者的差别是本质性的。
如果说过去十年，开发者的核心竞争力是：写代码的能力 ，那未来的分水岭，很可能变成：你能否构建一套属于自己的 AI 工作流系统。
工具会变，模型会升级，但工作流，一旦建立，就是复利。
P.S. AI TOOLS
| 工具 | 应用地址 |
|---|---|
| Gemini Deep Research | Google Gemini |
| CodePilot | CodePilot |
| OpenAI Codex | OpenAI Codex |
| NotebookLM | NotebookLM |
| OpenClaw | OpenClaw |
