推广 | 这一次的源创会，不会只让你坐着听讲

                                                                                                                                                <h1>一、我的程序员故事</h1> 

（一）、凌晨的我

凌晨一点，办公室的灯还亮着。
我盯着屏幕，眼睛酸涩到发痛，可测试环境里的 bug 依旧没有消失。
上线的时间越来越近，Slack 的提示音一声声响起，心里像压着一块巨石。 其实，这样的夜晚对我来说并不陌生。
每次项目临近交付，都是一场拉锯战：
需求临时改、文档来不及写、测试总是踩到别人踩过的坑。
白天的会议上，大家说要“形成标准”“沉淀方法论”，可一到真实项目里，所有的理想都被紧迫的交付碾碎。 我常常觉得，自己写的不是代码，而是一行行“救火”的痕迹。
没有时间去思考复用，没有机会把经验沉淀下来。
下一个项目来临时，我依旧要重新面对同样的混乱。 这种无力感，远比加班本身更让人难受。
我时常问自己： “如果每一次交付，都只能留下一地狼藉，那我这些年的经验，到底算什么呢？”

（二）、我曾经讨厌学习新框架

老实说，我也曾经很讨厌学习新框架。
每隔一段时间，就会冒出来一个新名字：XX-Engine、YY-Platform、ZZ-Framework。
每一个都号称能提高效率，可对我来说，更多的是：

• 看不懂的文档；
• 陌生的架构设计；
• 和已有知识体系对不上的概念。 于是，每当团队里有人说要引入新框架，我第一反应总是皱眉： “又要学新的？旧的都还没用顺呢。” 这种抵触心理，程序员应该都懂。学习曲线陡峭，短期内效率还会下降，而项目的交付压力却丝毫不会少。

（三）、与 Oinone 的相遇

直到公司决定引入 Oinone，我没得选择。
一开始我带着“排斥”的心态去看，结果发现它确实和我过去接触的框架不一样：
它把企业的开发规范、最佳实践固化在平台里，不再需要我反复记住一堆约定。 可即便如此，要快速掌握一个全新的框架，依然不是一件容易的事。
就在这个时候，我开始尝试把 AI 编程工具引入到学习过程中。

（四）、AI + 框架学习：意外的突破

我的做法其实很简单：

1. 把官方文档和代码库喂给 AI，让它先帮我“翻译”复杂的概念；
2. 在实际写代码时，直接让 AI 生成符合框架规范的示例；
3. 遇到报错时，不再盯着一堆生涩的错误提示，而是请 AI 结合框架规则解释和排查。 出乎意料的是，这个方式让我很快就“摸到门道”。
那些过去需要一个月才能熟悉的东西，我可能一周就能用起来了。 更重要的是，我发现这不仅仅是 Oinone 的学习技巧。
任何新的开源研发框架，只要有文档、有规范，都可以用同样的方法去快速上手。下面是我的实践经验希望对大家有帮助

二、AI编程结合Oinone会带来哪些好处

有句话说的很好，工具再好，不同的人用，效果也会有很大差异。企业需要有人制定统一的技术标准、研发规范等才能最大化发挥AI编程的价值。

AI编程结合Oinone会带来哪些好处，我从两方面出发：

1. 从把AI编程工具用好的角度：把Oinone作为企业的底层框架，与AI编码工具的结合，本质上就是告诉AI编程工具我企业技术标准和研发规范是什么。Oinone作为软件公司技术的最佳实践，作为企业的技术标准，因为把标准固化到了平台本身上，所以从直观的上感受就是：
   1. AI生成的代码量更少，需要review的工作也更少
   2. 错误更好少，质量更好
   3. 强规范带来的幻觉也更好少。
   4. 代码的扩展性强，不是简单的实现逻辑本身
2. 从Oinone框架用好、推广好的角度，AI编程工具可以到做：
   1. 降低研发对Oinone技术认知与学习成本
   2. 进一步开发效率，减少结构性代码的编写
   3. 作为最好的知识库形式，解决平台报错信息难以理解，问题排查路径不清晰