先给结论
如果团队准备推广AI编程规范，不要先追求复杂工具。先把哪些内容能给AI、哪些必须人工确认、哪些不能上传写清楚。
检查清单
- 输入：项目目标、代码片段、报错信息、技术栈、测试要求和变更范围
- 指标：修改耗时、测试通过率、返工次数、缺陷数量和代码评审意见
- 权限：确认哪些资料可以上传，哪些必须脱敏或改用内部工具
- 审核：事实、语气、格式、版权和业务风险都要有人负责
执行建议
可以按四步推进：先用一句话定义任务目标，再补充背景资料和限制条件，接着让AI输出结构化草稿，最后按事实、语气、格式和风险逐项检查。
复盘方式
复盘时不要只看AI是否“回答得像”。更值得看的是它有没有帮助团队更快完成任务、减少修改轮次，并稳定支持平衡效率、安全和代码质量。
常见遗漏
最常见的坑是把AI输出当成最终答案。尤其涉及事实、客户、代码、版权、隐私或财务影响时，必须保留人工复核和版本记录。
延伸问题
读者通常还会继续追问：AI编程规范适合用哪个AI工具、提示词怎么写、输出结果怎样审核、能不能交给团队复用。结尾可以围绕这些问题建立自己的判断标准。