先这样答
回答这个问题的框架可以分为流程差异点和团队改造路径两个部分。在 AI 原生研发中，核心变化体现在任务粒度、评审重心、文档角色以及测试权重上。人类工程师的角色从直接编写完整功能代码，转向制定规格、审核边界和把关合并，而 AI 负责主导代码编写与方案探索。
具体来看流程的差异。首先是任务粒度的变化，日常开发变成了人类审阅 AI 产出的增量代码。其次是评审重心，从过去逐行审查代码逻辑，转向核验规格说明和测试用例的覆盖率。文档角色也发生了根本转变，类似 AGENTS.md 这种机器可读的约定文件成为项目的一等公民，以便 AI 准确理解上下文。最后是测试权重，因为 AI 产出代码的速度远超人类，验证环节容易成为瓶颈，所以测试必须左移，在需求阶段就定好验收标准。在这个过程中，涉及权限、数据和生产环境变更等高风险操作，必须保留人类作为把关节点。
对于团队改造，落地路径需要遵循渐进原则。应该先在低风险模块进行试点，跑通流程后沉淀项目记忆和工具，然后再扩大应用面。如果跳过沉淀阶段直接全面铺开，很容易因为 AI 的不稳定而导致项目翻车。同时，度量体系也要随之改造，不再关注传统的代码行数，而是转向评估通过评审的变更吞吐量与缺陷率，并引入任务幻觉率和返工率来观察 AI 的产出质量。
最后可以总结：AI 原生研发不是单纯引入编码工具，而是重构整个团队的规格定义、验收标准和协作契约。
面试官会怎么追问
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「你提到测试会成为瓶颈，具体怎么解决验证速度跟不上产出速度的问题？」 主要依靠测试左移和测试生成自动化。在让 AI 编写业务逻辑前，先让人类或 AI 依据规格生成并确认测试用例。通过高覆盖率的自动化测试拦截 AI 的低级错误，让人类评审精力集中在架构和边界条件上。
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「团队改造时，如何平滑过渡并降低抵触情绪？」 改造需要从低风险、高重复度的模块开始试点，让团队看到实际收益。在度量上，将考核指标从代码产出量切换到变更吞吐量，适应新的工作模式。同时建立机器可读的文档规范，减少人类辅导 AI 的沟通成本。
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「机器可读的文档约定具体包含哪些内容？」 通常包含项目的目录结构说明、关键依赖版本、编码风格指南以及核心业务领域的术语表。这些内容需要以结构化的文本组织，方便 AI 每次生成代码前作为上下文注入，从而降低幻觉率和返工率。
回答的坑
- 认为 AI 原生研发只是给每个人配一个代码补全工具。正确方向是强调流程机制的重构，特别是评审重心从看代码转向看规格和测试。
- 建议团队一步到位全面采用 AI 自动生成并发布代码。正确方向是强调分步走，必须先在低风险区试点并沉淀项目记忆，且高风险环节必须有人类把关。