AI提效20讲⑦：倒推规则 - 用AI把一次踩坑变成团队规则

作者：AI提效项目组组长 蒋云峰 校审：林德燊 排版：习丌

关联章节：第四章（旧城改造思想）

本章目标：把这几年做架构踩过的坑，整理成一套「倒推规则 + AI 协作」的方法，帮助团队把一次踩坑变成可复用的架构规则。

引言：从一个人摸黑走路，到团队一起铺路

这几年做架构和核心系统，就像在一条泥泞的黑路上往前走。

每次遇到一个坑，踩痛了，就在那个位置点一盏小灯，告诉后来的人：这里有坑，小心点。

路确实一点点被照亮了，但有两个问题：

1. 这条路不是最优路线，只是「先走出来的那条路」；

2. 很多灯只是存在于少数人的脑子里，没有沉淀成团队都能用的规则。

这一章要解决的，就是一件很具体的事：
在日常做架构设计和系统落地的过程中，当我们遇到一个实际问题时，

怎么用倒推的方式 + AI 协作，把这次踩坑固化成一条清晰、可执行、可验证的规则。

你读完这一章，至少要能做到三件事

1. 会记：遇到问题时，用一个简单模版把核心信息记下来，而不是「解决完就散」。
2. 会抽：借助 AI，从「问题 + 解决过程」倒推出一条可复用的规则，并写成大家看得懂的版本。
3. 会验：设计一个小实验，让 AI 帮你对比规则实施前后的效果，决定这条规则是继续用、要调整，还是该淘汰。

只要做到这三点，团队的架构规则体系，就会在每一次实际项目中自然长出来，而不是靠「开会拍脑袋」。

第一节：先把坑记清楚——问题收集与分类（AI 参与）
1.1 最小可行的问题记录模版

在实战里，没人有空写长篇日记，所以问题记录模版必须足够「短、好填、能被 AI 看懂」。

在项目群或文档里，统一用下面这个极简模版（不超过 5 分钟就能填完）：

这个模版有两个要求：

1. 必须真实来源于项目现场，不是事后想象出来的案例；
2. 必须能被 AI 直接读取并理解，后面抽规则要靠它。

现实情况是，很多关键信息散落在语雀 / 企微聊天记录里。可以直接让 AI 帮你做一件事：

• 把当天关于某个模块的聊天记录整理出来；

• 让AI总结：今天到底出现了几个独立的问题，每个问题按上面的模版输出一条记录。

你要做的，只是补充和修正 AI 不准的地方，而不是从零开始写。

1.3 架构实战案例：SSO 登录对接问题

以企微 SSO 登录为例：

• 问题类型：产品设计 + 技术协作
• 问题现象：企微 SSO 对接时，欧经理给的文档没有完全覆盖异常场景，林经理在开发过程中，需要不断来回确认参数、回调、异常处理策略。
• 影响范围：影响整个登录链路的稳定性，也拖慢了开发节奏。
• 当前做法：遇到不清楚的地方就临时拉人问，缺乏统一模版。
• 期望状态：所有外部系统对接，都有一份统一的「对接信息清单」，产品和技术按清单逐项确认，减少临时沟通。

到这里，问题就算「被看清楚了」。下一步才是关键：从这个具体问题，倒推出一条可复用的规则，并让 AI 帮你完成 70% 的整理工作。

第二节：从问题倒推出规则——一套可复用脚本
2.1 倒推五问：从现象一路问回设计

不管是产品、开发还是架构，只要遇到一个值得沉淀的坑，可以固定按这五个问题来倒推：

1. 为什么会出现这个问题？（根因是什么，是信息不对称、流程缺失，还是能力不匹配？）
2. 有没有更好的做法？（这次是怎么补救的，还有没有更优解？）
3. 什么条件下，这个做法是适用的？（什么情况下可以直接照抄？什么情况下要慎重？）
4. 如果想防止再次发生，要在流程哪一步加一个“卡口”？
5. 要写成一条规则，别人一看就懂，应该怎么表述？

这五问，本身就可以交给 AI 来执行。

2.2 让 AI 帮你写出「规则草稿」

实际操作可以这样做：

1. 把前面的问题记录（含现象、影响范围、当前做法、期望状态）丢给 AI；

2. 给 AI 一个明确指令：

• 请按「倒推五问」帮我分析这个问题；

• 最后输出一条「规则草稿」，格式固定为：

1. 由对应负责人（比如产品、后端、架构）对 AI 写出的草稿做「人工审核 + 改写」。

继续用真实场景：

• 问题：魏经理的前端组件和林经理的后端接口对接时，经常出现字段理解不一致、命名不统一、返回结构临时调整的情况。
• 根因：缺少统一的接口设计模版和评审机制，大家各自脑补。

把这段问题描述给 AI，并附上现有的接口文档片段后，让 AI 输出规则草稿，最后由人类确认后的版本，大致会变成这样：

这条规则的 70% 文本，可以由 AI 根据真实问题自动草拟出来，人只要改最后的 30%。

关键点是：规则是从真实项目倒推出来的，而不是凭空想出来的「好听口号」。

第三节：用 AI 验证这条规则到底值不值

规则不是写完就算数，而是要看它「到底有用没用」。
这里仍然坚持第四章提出的「谷歌验证码思维」：每一条规则，都要当成一次小实验来验证。

3.1 最小验证闭环：一条规则 + 一个对照组

以「前后端接口协作规范」为例，可以设计这样一个最小验证：

1. 选两个类似复杂度的模块：

• 模块 A：完全按新规则执行；

• 模块 B：继续按原来的习惯方式做。

1. 让 AI 帮你统计和对比三类数据：

• 从需求冻结到可联调的时间；

• 接口相关的返工次数；

• 前后端关于接口问题的沟通记录条数。

1. 让 AI 输出一页简单的「对比报告」，结论只有三种：

• 新规则明显有价值 → 推广；

• 效果一般 → 调整规则细节再试一次；

• 几乎没有价值 → 原则上不再花时间在这条规则上。

3.2 规则生命周期：试验期 → 推广期 → 成熟期 → 迭代期

可以把每一条规则都标记一个状态，让 AI 帮你维护这套生命周期：

AI 在这里的作用很直接：
帮你算数、帮你对比、帮你写报告，让「这条规则值不值得继续用」这件事不再是拍脑袋。

第四节：在架构设计与系统研发里的落地场景（按角色拆解）

下面对各核心角色，给出可以马上执行的 2～3 个动作。
不讲「要有意识」，只讲「明天上班可以做什么」。

4.1 产品经理：把「特殊需求」倒推成规则

1. 每次和业务部门对接结束后，选出今天最容易踩坑的 1 个需求，按问题模版写下来。

2. 把这条记录丢给 AI，让它试着抽一条「通用业务规则」，比如「外部系统对接需求必备字段清单」。

3. 把这条规则放进「团队的产品规则库」，并标记来源项目和适用范围，下次类似项目优先复用。

1. 每解决一个技术难点（如复杂 SQL、异步任务、消息幂等），用模版记录问题和解决过程。

2. 让 AI 根据记录，生成一份「技术解决方案说明」和一条「什么时候必须用这种方案」的小规则。

3. 把这些内容放进「技术解决方案库」，后续新人或 AI 写代码时，都可以先查这里。

1. 每完成一个可复用组件（表单、表格、筛选器等），让 AI 帮你总结「适用场景 + 使用注意事项」。

2. 把用户反馈中的高频问题喂给 AI，让它帮你提炼「界面设计的用户友好度标准」，比如「任何关键操作不超过 3 步」。

3. 针对新人常卡住的页面，和 AI 一起设计「新人指引版本」，沉淀为统一的前端设计规范。

1. 每次项目资源调整或跨部门协调后，简单记录当时的决策依据和效果。

2. 让 AI 根据这些记录，总结「什么情况下优先给关键项目和核心系统资源」「什么项目可以缓一缓」。

3. 逐步形成一套「平台功能优先级评估规则」，减少每次都从零争论。

1. 每次做重要架构选择（技术栈、服务拆分、数据流设计），用简洁语言写出「选择原因 + 放弃原因」。

2. 把这些决策记录喂给 AI，让它变成「架构约束清单」，以后 AI 参与写代码、方案时，要先遵守这些约束。

3. 定期让 AI 盘点规则库：哪些规则已过时、哪些有冲突，给出一份「待清理清单」，避免规则越来越乱。

第五节：让规则传得下去，也能被 AI 用起来

倒推规则的终局，不只是「人看得懂」，而是「人和 AI 都看得懂并且会用」。

5.1 新人入职的规则学习路径（AI 参与版）

1. 必读规则清单：为新人准备一份不超过 10 条的「架构与核心系统必知规则」，每一条都附上 1 个真实案例。
2. 案例学习：让新人在 AI 里直接提问，比如「请讲讲我们系统的 SSO 对接踩坑历史和现在的规则」。
3. 导师制：由对应负责人补充「AI 讲不到位的部分」，对关键规则做一次口头讲解。
4. 小项目验证：给新人一个小需求，让他在 AI 帮助下，按规则完成一次完整闭环。

在规则库里，每一条规则，尽量统一用下面的结构（方便后续直接喂给 AI）：

只要结构足够统一，AI 就可以很容易地：

• 帮新人查规则；

• 帮项目选规则；

• 帮团队找出「已经过时、该淘汰」的规则。

如果用一条线来概括一个架构团队的目标路径，可以是这样：

1. 个人踩坑 → 各自有各自的经验；
2. 经验分享 → 会议上说一说、群里讲一讲；
3. 规则化 → 变成文档、清单、流程；
4. 系统化 → 变成团队统一遵守的规则库；
5. 智能化→ 规则以结构化方式存在，AI 能理解、能按规则执行、能参与迭代。

总结：倒推规则，是把黑路一点点变亮的过程

对于做架构设计和系统研发的团队来说，倒推规则不是为了多写几份文档，而是为了三件事：

1. 减少重复踩坑：同一个坑，允许第一次踩，但不允许第三次还踩在同一个地方。
2. 提高协作效率：有规则可依，AI 能帮忙执行，项目不再完全依赖个别人的记忆。
3. 让经验真正沉淀下来：今天的决策、明天的处理方式，未来都能成为 AI 和新人可复用的资产。

当我们愿意在每一次问题之后，花 30 分钟走完「记录 → 倒推 → 抽规则 → 简单验证」这条链路，这条做架构的路就会越来越亮。

不一定一开始就走在最优路径上，但可以保证：每一条后来的路，都会比前一条更清晰、更可控，也更适合 AI 和团队一起走下去。

附录：问题模版与规则工具
A1. 问题记录模版（完整版）

A2. 规则评估检查清单

A3. 团队规则应用指南

本章重点在于：如何从具体问题倒推出规则，并用 AI 帮你完成记录、抽象和验证。

具体到各业务模块、各子系统的规则细节，建议在对应章节的「规则库」中分别维护，由各负责人配合 AI 持续更新。

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