AI 写代码，谁来改文档？一文看透“对话式 Plan”的双向维护工作流

在 AI 辅助编程中，传统的“Spec 驱动（SDD）”往往要求人类先写好详尽的规范再让 AI 执行。但这有个致命缺陷：规范极易过时，而过时的文档会严重误导 AI，让其盲目且自信地写出脱离现实的代码。与此不同，“对话式 Plan 驱动”采用自然语言交互与概率性生成，更适合探索性项目和快速迭代。二者的核心差异在于：不再让人类单向维护死板的文档，而是让人机共同参与“探索-实现-回写”的双向动态维护。

以“对话式 Plan”为核心的开发工作流通常包含以下四个关键步骤：

Plan 模式探索与草拟： 面对需求，不急于生成代码，而是让 Agent（如 Claude Code CLI）进入 Plan 模式。它会先强制读取代码库上下文，理解现有架构，评估可行性并草拟出技术方案。

人工审核把关： 开发者对 AI 生成的方案与任务拆解进行审查、修改和批准，确保开发方向正确。

分步实现与动态调整： AI 开始分模块实现代码。若在执行中遇到与计划不符的现实约束（例如发现代码库中已有现成的组件），它会像聪明的初级工程师一样主动调整策略。

文档主动回写： 代码实现并自测完成后，开发者通过指令让 AI 自动扫描代码变更，将实际的关键决策、新增接口主动“回写”更新到设计文档和模块文档中。

这种范式让文档始终反映真实构建的代码，而非最初脱离实际的计划。既然 AI 已经能帮我们写代码，那更新和维护文档的苦差事，就让它们一并承担吧！