如何改造一个传统的项目，让他能接入ai，后续团队都能通过ai辅助coding

问题描述：

团队中存在多个传统模式开发的项目，如何一步步的将项目接入 大模型，不只是代码copliote。最终 目的是ai 深度参与开发，同时要保证团队ai 使用是规则一致性。

网友解答：

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--【壹】--：

我觉得可以使用github上的 DeepWiki，来使用ai解析整个Github代码库，然后可以将他生成一个mcp，就可以直接让ai读取这个解析结果了，就可以直接ai coding了

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--【贰】--：

团队内可以从几个方面来试试：
1、需求的梳理这块，需要用AI的方案更快的把用户描述的需求变成AI可以快速理解的PRD设计文档，包含详细的边界、规则、范围，不需要AI再多轮对话去确认。
2、把需求文档按照规则转换为技术方案，这个需要考虑团队内部的技术选型，形成规则。
3、依据技术方案拆解AI编码的迭代计划，让AI输出详细的迭代方案，然后按照迭代方案去AI编码。
4、编码后的自动化测试，需要借助AI进行后续代码的自动化测试，测试过程中记录Bug并让AI进行自动修复。
5、完全测试之后，如果还需要再去保证系统可用性，可以再安排人员确认一下。
这个中间的节点可以让人员辅助保证执行。大概应该是这么个思路。

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--【叁】--： henrt:

DeepWiki

感谢佬友分享。我目前接入的mcp 有 context7， serena。findsystem，gitnexus（有点问题 无法kottlin 建立 索引）。

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--【肆】--：

已经的老的项目，需要先用AI把代码转化为对应的设计文档，后续可以加载设计文档就可以理解整个项目的设计。

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--【伍】--：

agents.md 写好规则和文档。拆分好小文件模块，写好文档，达到想象其他实习生来都能快速上手的水平，ai也就可行了

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--【陆】--：

这个话题就比较深了。
说点简单基础的，就是把规则制定好，然后梳理整个项目按模块功能编写文档。
这些都能作为上下文提供给AI。
然后再制定合理的AI开发工作流，描述拆分需求任务，继续搞就行。

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--【柒】--：

deepwiki 我学习一下，

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--【捌】--：

只是文档，把开发工具说好，各个模块写好简介就可以的，或者可以把各个模块的文档放到各自文件夹中
文档按需加载是小事，项目代码按需加载才是比较重头的，如果行数太大，只能先手动拆分了

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--【玖】--：

如何拆分，agents.md，既要然ai能看懂项目的全面，但又要不大量加载上下文，如何约束cotext上下文。按需加载