AI项目验收只是起点，真正的难题是后续运营
最近拜访一位CIO朋友，他向我展示了一个已经成功落地的AI试点项目。这是一个合同审查工具。业务部门上传合同后，系统自动识别付款条款、违约责任、履约周期和风险条款，并给出审查建议。试点数据表现优异。准确率接近九成，法务复核时间显著缩短，汇报时领导也很认可。他问我：“这个项目，现在算成功了吗？”我问他：“现在谁在负责规则维护？”他停顿了一下，说：“目前还是项目组在跟进。”我又问：“合同模板变化了谁更新？风险条款遗漏了谁补充？业务部门不采纳建议谁来做复盘？”他没有立即回答。这就是众多企业AI试点成功之后最常面临
AI开发高效指南
控制CLAUDE.md大小，懒加载非关键内容。仅保留当前项目必需的规则。大文件分段处理。每次只向AI展示相关片段，别全盘提交代码库。新话题前用/clear清空上下文。别指望AI记住十轮前的对话。一个prompt只完成一个任务。"重构项目"不如"将UserService中的同步逻辑改为异步"。将复杂任务拆解为子任务，逐项让AI完成。每完成一项确认后再继续。先让AI制定计划，再执行。花5分钟规划，胜过盲目编码。建立清晰的验证循环，减少AI反复试错。写完立即运行测试，别堆积代码再