不是模型竞赛,是工程方法竞赛。
DeepSeek + Kimi 便宜量又足,配上八股约束,效果一样能打。
Code Bagu is a structured annotation protocol for AI-assisted coding. Instead of writing free-form comments, developers follow a fixed "eight-part" template that tells AI exactly where to put boundary conditions, degradation paths, and resource cleanup logic.
Key results (verified by controlled experiment):
- Bug iteration: 15 rounds → 3-5 rounds
- Code review efficiency: 4-6x faster (checklist vs. reading comprehension)
- Exception handling search: 30s → 5s (regex
==== 后股 ====vs. full-text scan) - Code bloat: only +9.8% actual code; 93% of added lines are structural comments
Why Chinese AI models (DeepSeek + Kimi):
- DeepSeek's low-cost long-context handles requirements preprocessing
- Kimi's 200K context window fits your entire project + Bagu spec
- Structured constraints compensate for cheaper models' tendency to drift
Target audience: Non-programmer founders, product managers, QA engineers — anyone who needs AI to write production-quality code but can't review every line.
以下是中文全文。
八股编码是一套给 AI 看的结构化注释协议。你不懂代码,但能看懂"有没有降级路径";AI 看得懂结构,第一遍就把边界钉死。
效果:跳绳算法从改 15 遍降到 3-5 遍。
- ✅ 不懂代码,但不得不让 AI 做项目的人
- ✅ 被"改第 8 遍还是崩"折磨过的人
- ✅ 觉得国外模型贵、想用好国产 AI 的人
- ✅ 团队协作时,代码审查变成"自由阅读理解"的人
| 传统方式 | 八股编码 |
|---|---|
| AI 写一版 → 你现场测 → 发现边界漏了 → 重写 | AI 先出八股框架 → 你检查结构 → 结构对了再填代码 |
| 你靠体感判断"这次好像对了" | 你扫一眼结构标记 → 判断"结构完整 = 逻辑完整" |
| 异常处理藏在第 144 行,找半天 | 搜索 ==== 后股 ====,5 秒定位 |
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 你说需求 │ → │ DeepSeek │ → │ Kimi Code │
│ (人话) │ │ 预处理 │ │ 执行八股 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
↓ ↓
拆成结构化指令 按八股格式输出
(做什么/不做什么) (破题/起股/中股/后股/束股)
为什么国产组合能赢:
- DeepSeek 上下文便宜,适合长文本预处理
- Kimi 200K 上下文,装得下你的项目 + 八股规范
- 八股约束弥补了"便宜模型容易发散"的短板
| 文件 | 用途 |
|---|---|
code_bagu_skill.md |
Skill 本体,复制到 Kimi Code 的 System Prompt 或 Skill 设置里 |
USAGE_GUIDE.md |
外行人手把手教程,从零开始配置 |
examples/golden_template_*.md |
黄金八股模板,不同模块的填空模板 |
examples/AGENTS_example.md |
项目级规范示例,新项目启动时改改直接用 |
EXPERIMENT_REPORT.md |
对比实验报告,滑动窗口限流器的普通编码 vs 八股编码实测 |
打开 code_bagu_skill.md,全文复制。
在 Kimi Code 的设置里,找到 Skill / System Prompt,粘贴进去。
复制 examples/AGENTS_example.md 到你的项目根目录,改改项目名就能用。
给 Kimi Code 的指令:
不要写实现。先按八股规范,输出完整框架:
破题、承题、起讲、入手、起股、中股、后股(正路径/降级路径)、束股(给出/留下)。
我检查结构通过后,你再填充实现。
| 模板 | 来源 | 验证状态 |
|---|---|---|
| 跳绳检测算法 | 智慧体育项目 | ✅ 现场 ±0 精确命中 |
| 课件开发模板 | 智慧体育项目 | ✅ 生产环境运行 |
| 滑动窗口限流器 | 对比实验 | ✅ 代码审查效率提升 4-6 倍 |
欢迎投稿你的黄金模板! PR 请附"修改前改几遍 → 用八股后改几遍"的对比。
| 指标 | 普通编码 | 八股编码 |
|---|---|---|
| Bug 检索耗时(找异常处理) | ~30 秒 | ~5 秒 |
| 资源泄漏检查 | ~60 秒人工追踪 | ~15 秒对偶核对 |
| 代码审查效率 | 阅读理解 | 核对清单(提升 4-6 倍) |
| 隐性缺陷发现 | 4 处遗漏 | 全部显性化 |
完整报告见 EXPERIMENT_REPORT.md。
Q:注释这么多,代码会不会膨胀?
A:实际代码行只增加 9.8%,93% 的"膨胀"全是结构化注释——不执行,但提供认知导航。
Q:国外模型能不能用?
A:能,但贵。1M 上下文烧不起,外行人玩不起。DeepSeek + Kimi 便宜量又足,配上八股,效果一样。
Q:我自己不会写八股,怎么办?
A:你不用会写,只需要会检查。看 后股 里有没有 ✗ 降级路径,没有就是漏了。比看懂代码简单 10 倍。
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- 想讨论?知乎/B站搜"代码八股"
MIT License — 拿去用,拿去改,拿去教别人。能拉一个人回来用国产 AI,就是贡献。
"我不是程序员,但我用 AI 做了 4 万行项目。"
— 本项目发起人,一个不懂代码的老板