… Django本身就是一个建立良好约定的绝佳例子。它只是Python，但是一组每个人都可以遵循的规则。即使如此，路径2看起来更像是你在构建骨架和脚手架。你定义了在项目中如何结构化Django应用，如何处理跨应用的问题，比如你是否允许在模型中使用跨应用的外键？你是否要使用像生成字段这样的新功能（根据我的经验，这往往会引发更晦涩的错误信息）？我是这样想的。如果我正在构建一个Django项目，settings.py文件将会是一个干净的杰作。我有特定的原因将某些东西放在同一个应用中，或者分开不同的应用。一旦有人提交了一个破坏我设定的约定的PR，我会坚决拒绝。如果我们已经建好了铁轨，而下一个人决定接下来的铁轨可以用松木做铁轨，你是不能接受的。但通常人们会让他们的代理做任何他们想做的更改，然后奇怪为什么火车会从轨道上飞出去。
源讨论Hacker News提问：我如何才能更好地使用AI进行编程？原帖 469 条评论 · 导入时统计我最近一直在做一个个人项目，将一个旧的jQuery + Django项目重写为SvelteKit。主要工作是将UI模板转换为符合SvelteKit风格的代码，同时保持原始样式。这包括使用语义化的HTML而不是到处都是div，不把div嵌套在多个div中，以及用最小的tailwind代替bootstrap。这也包括一些逻辑重构，以保持原始功能，但重写以避免多年的代码债务。例如，将使用布尔标志来切换多个视图的模板替换为可组合的Svelte组件。 我有一个相当稳定的工作流程：查看Django中定义的每个路由，构建我的 `+page.server.ts`，然后将页面的每个主要部分拆分为一个Svelte组件，并为其创建对应的Storybook故事。这需要很多时间，因为我要确保自己不只是复制代码…
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
> 但通常人们让他们的代理做出任何它想做的更改，然后奇怪为什么火车会脱离轨道。 我认为这是最大的问题。还有就是直接忽略你告诉它的事情，做它认为应该做的事情。 但是，回答实际的帖子问题：先让其工作（所有测试都通过），然后再使其正确，这是我让机器人产出高质量工作的办法。只要你在旁边监督，确保它们不会为了通过有缺陷的代码而修改测试，或者为了通过有缺陷的测试而修改代码（是的，Claude非常擅长并热衷于做这两件事），那么随着新功能的添加，代码会变得越来越好，计算流程也会逐渐清晰。 哦，还要有一个实际的计划去遵循，这样它们不会在遇到第一个问题时就声称完成了，因为它们修复了一个随机的不相关错误。我发现有帮助的是，…
完整原文>2. 内化速度：成为一名优秀的个人贡献者，建立一个深入、精确的思维模型，建立正确的护栏和规范（因为你理解了问题），并坚决保护这些边界，优化未来的变化，快速行动因为意外更少 我认为这里的问题是，要成为一名优秀的个人贡献者，需要花时间在鞍上，磨练自己的技能。而随着强制性的AI委派，这个磨练阶段将比以往任何时候都花费更多的时间。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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