如何通过上下文驱动开发（CDD）提升 AI 编程一致性

解决 AI 编程中常见的“上下文丢失”和“指令漂移”问题：通过建立一套与代码共存的结构化上下文资产（Artifacts），让 AI 始终基于统一的真相源进行开发。

为什么需要这个技能

在 AI 辅助编程中，开发者经常面临一个痛点：每次开启新会话或切换任务时，都需要向 AI 重新解释一遍项目背景、技术栈和编码规范。即使使用了长上下文窗口，随时间增加的冗余信息也会导致 AI 产生幻觉或忽略关键约束。

上下文驱动开发（Context-Driven Development）的核心理念是将“上下文”视为一种一等公民的资产，像管理代码一样管理文档。通过建立一套标准化的文件体系，AI 可以快速检索并对齐项目目标，从而产生高度一致且可预测的输出。

适用场景

• 新项目启动：使用 Conductor 等工具快速构建项目基座。
• 团队成员入职：让新成员通过阅读结构化上下文快速上手。
• 跨会话协作：在不同的 AI 聊天会话中保持相同的开发标准和技术决策。
• 存量项目重构：从现有代码库中提取隐式上下文，将其显式化。

核心工作流

CDD 遵循 上下文 规格与计划 实现 的线性工作流：

1. 上下文阶段（Context）：建立或验证项目的基础资产文件（如 product.md, tech-stack.md）。
2. 规格阶段（Specification）：为具体工作单元定义需求和验收标准。
3. 计划阶段（Planning）：将规格分解为可执行的阶段性任务。
4. 实现阶段（Implementation）：按照既定模式执行任务，并同步更新上下文文档。

关键上下文资产定义

• product.md：定义 WHAT 与 WHY（产品愿景、目标用户、核心功能）。
• product-guidelines.md：定义 如何沟通（品牌语调、术语表、错误信息规范）。
• tech-stack.md：定义 用什么实现（语言、框架、依赖版本、基础设施）。
• workflow.md：定义 如何协作（Git 流、代码评审标准、测试覆盖率要求）。
• tracks.md：记录 发生了什么（工作单元注册表，跟踪各功能的进度状态）。

目录结构示例

conductor/
├── index.md              # 导航枢纽
├── product.md            # 产品愿景与目标
├── product-guidelines.md # 沟通标准
├── tech-stack.md         # 技术栈偏好
├── workflow.md           # 开发实践
├── tracks.md             # 工作单元登记表
├── code_styleguides/      # 语言特定规范
│   └── typescript.md
└── tracks/
    └── <track-id>/       # 具体任务跟踪
        ├── spec.md
        └── plan.md

下载和安装

下载 context-driven-development 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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