摘要： 本文探讨了人工智能辅助软件开发中，如何通过正确管理工作单元来提高开发效率和质量。文章指出，尽管AI模型智能，但正确提供上下文是关键。通过将任务分解为“适当大小”的工作单元，可以更好地控制上下文窗口，从而提高代码生成的正确性和质量。文章还讨论了错误传播和控制的问题，并提出了使用用户故事作为工作单元的建议。最后，介绍了StoryMachine实验，旨在测试用户故事与额外信息的结合是否能作为理想的工作单元。
讨论： 上述内容主要讨论了人工智能在软件开发中的应用，特别是AI代码生成工具的优缺点。讨论内容包括：
- AI代码生成工具在执行大单元工作时的价值及其局限性，如代码审查困难、自然语言表达复杂等。
- 对软件构建中“用户故事”或“功能”作为工作单元的批评，认为它们不适合软件开发的实际情况。
- 强调了保持工作范围适当大小的必要性，以及如何通过上下文管理来提高AI工具的使用效率。
- 分享了使用AI进行软件开发的一些最佳实践，如限制模型长度、编写详细提示、使用工具辅助等。
- 讨论了AI代码生成工具与传统源代码管理工具（如Git）之间的兼容性问题。
- 强调了正确提供上下文对于AI任务完成的重要性。
- 对比了当前AI代码生成工具与一年前工具的巨大进步。
- 提到了Conway定律在AI编程中的潜在应用。
原文标题：The quality of AI-assisted software depends on unit of work management
原文链接：https://blog.nilenso.com/blog/2025/09/15/ai-unit-of-work/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=45289168