一个下午里的规划与动手记录

刚开始使用 AI 编程工具时，最容易遇到的问题不是不会提问，而是让工具太早开始修改代码。一个模糊的想法，经过几轮生成后，可能变成许多难以回退的改动。更稳妥的做法，是在同一次编码会话里分成两个阶段：先使用规划模式，再进入动手模式。

§ 先把规划模式理解成共同读图

规划模式的重点不是产出代码，而是让 AI 了解项目和你的目标。你可以让它查看目录、配置文件、相关模块和测试，但暂时不要修改文件。对新手来说，这一步像是在动手装修前，先确认房间的结构。

一个简单的开场请求可以是：“先不要改文件，请阅读与登录流程有关的代码，说明请求从页面到服务器经过哪些步骤，并指出实现这个需求可能影响的文件。” 这样的请求包含了范围、限制和预期结果。AI 不需要猜测你希望它做到哪一步。

阅读规划结果时，重点检查三件事：它是否找到了真正相关的文件，是否理解了现有代码的约定，是否指出了测试或兼容性风险。如果它把重点放在错误的模块上，不要急着进入下一阶段，先补充背景或缩小问题范围。

§ 再把动手模式当成受控执行

动手模式不是简单地说“开始吧”。进入这一阶段前，最好先确认一个小而明确的计划。例如，先增加一个输入校验函数，再补充两个测试，最后运行相关测试。计划越具体，越容易发现偏离，也越容易在中途停止。

你可以这样继续：“按照刚才确认的计划执行。只修改列出的文件，先完成输入校验并添加测试；完成后说明改动内容，但不要顺手重构其他部分。” 这里的“只修改列出的文件”是重要边界。对于初次使用 AI 的人，限制改动范围通常比一次性要求完整功能更安全。

§ 一个会话里的实际节奏

• 描述目标：说明用户看见的结果，而不是直接指定一大段代码。
• 进入规划：让 AI 阅读项目，列出理解、方案、影响范围和待确认问题。
• 确认计划：删除不必要的工作，把任务拆成可以单独验证的小步。
• 进入动手：一次只执行一小组改动，并要求保留测试或验证步骤。
• 检查结果：查看差异、运行测试，再决定是否继续下一个小步。

如果计划中出现你不理解的术语，可以让 AI 用更简单的语言解释，而不是直接接受。你也可以要求它先提出两种方案，并说明各自的代价。规划不是拖慢编码，而是在改动发生前，花一点时间减少返工。

§ 模型和接口怎样配合

在 Vana API 中，你可以通过一个 OpenAI 兼容端点接入多种模型，也可以使用 Anthropic Messages 或 Gemini 原生协议。比如，Claude Sonnet 5.5 适合用来梳理较长的代码上下文；Gemini 3.1 Pro 也可以用于分析项目结构和提出实现计划。真正重要的不是给规划和动手强行分配不同模型，而是明确告诉模型当前处于哪个阶段，以及它现在能做什么。

Vana API 按实际 token 用量计费，没有月费，也能配合 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 OpenAI SDK 使用。如果你想把这套两阶段流程放进自己的工具链，可以创建一个 Vana API 账户，从一个小项目开始练习。

§ 结束会话前留下记录

一次编码会话结束时，让 AI 总结已完成的改动、仍未解决的问题、运行过的命令和下一步建议。把这段总结保存到项目笔记中，下次就能从已确认的事实继续，而不是重新解释全部背景。长期来看，规划模式负责建立共同理解，动手模式负责小步执行；两者在同一个会话中交替使用，能让编码过程更清楚，也更容易控制。