AI 辅助重构应先建立行为保护、拆分小步、控制 diff 范围，并用验证命令证明没有回归。

代码库索引要处理语义检索、符号关系、目录边界、最近变更和项目规则，避免 Agent 读错上下文。

说明 Skills 如何把团队经验、工具说明、检查清单和写作风格沉淀为 Agent 可复用能力。

AI 成本控制要看 token、缓存、模型分层、批处理、失败重试和用户价值，而不是只压单次调用价格。

AI Evals 可以进入 CI 流程，帮助团队在 Prompt、模型或检索变更时发现质量回归。

AI 生成 UI 要重点审查布局稳定性、响应式、可访问性、文案溢出、真实数据和交互状态。

AI 可以辅助生成、审查和更新文档，但文档质量仍取决于事实来源、结构和验证流程。

AI 产品分析不能只看按钮点击，还要记录输入质量、模型输出、人工编辑、采纳、失败和成本事件。

AI 产品上线前要检查数据权限、Prompt Injection、错误输出、高风险场景、日志脱敏和人工兜底。

解释 AI 规格驱动编程的基本结构，并说明需求、设计、任务和验收如何约束 Agent 交付。