你用 AI 写代码，项目是不是越来越乱？很多人都有这个问题。
你一般会这么问 AI：
“帮我做一个用户管理系统。”
“给我写一个支付接口。”
“把这段代码优化一下。”
然后 AI 就开始写了。但是它今天把文件放在 src/api/auth.ts。明天又把相关文件放在 services/auth-service.ts。后天可能直接在项目根目录建一个 auth.js。
01 为什么你的项目会被 AI 搞乱？
结果就是项目结构一团糟。文件东一个西一个，最后根本没法维护。
这是怎么回事呢？
因为 AI 没有你项目的整体情况。它不知道你的项目结构是什么样的。它只能根据它学过的很多项目来猜。但是，不同项目的经验和规范是会冲突的。所以它今天用这个规范，明天用那个规范，你的项目就乱了。
解决方法很简单。你需要给 AI 定规矩，告诉它该怎么做。
02 一个文件，解决 80% 的问题
我现在用一个很直接的办法。在项目根目录放一个 CLAUDE.md 文件。我把这个项目所有的规矩都写在这个文件里。
AI 每次帮我写代码之前，都要先读一遍这个文件。然后，它就会严格按照里面的规矩来办事。
这个方法效果很好。
- 项目结构固定了。 AI 不会再乱建文件夹，比如搞出 src/frontend/src 这种奇怪的结构。文件都放在该放的地方。
- 代码风格统一了。 不会一会儿用驼峰命名，一会儿用下划线命名。整个项目看起来就像一个人写的。
- 安全规则很明确。 AI 不会再做一些危险操作，比如乱动数据库。
- 规范可以随时更新。 我在使用中发现任何问题，或者有新的想法，就随时把新规矩加进去。
这个文件就像是给 AI 的一份工作手册。你告诉它怎么干活，它就怎么干活。
说实话，自从我加了这个文件，我写项目的效率高了很多。我不用再花时间去修复 AI 犯的低级错误，可以专心在业务逻辑上。
03 实战案例：智哥的 CLAUDE.md 长什么样？
我拿我最近在做的一个项目举例子。这个项目用到了 Cloudflare Workers 做后端，D1 做数据库，Next.js 14 做前端。你如果不懂这些技术也没关系。你只需要知道，这是一个标准的网站项目架构就行。
下面我挑重点，给你看看我的 CLAUDE.md 文件里写了些什么。
最重要的规则（用红字标红）
这几条是“铁律”，我放在文件的最上面。AI 绝对不能违反。
第一条：用户界面语言必须是英文
所有给用户看的文字，比如按钮、提示、菜单，都必须是英文。API 返回的错误信息也必须是英文。这一点很重要，因为我的产品是面向海外用户的。如果界面上中英文混杂，会显得很不专业。
第二条：禁止自动部署（这条救过我三次）
我明确告诉 AI，在没有得到我的确认之前，绝对不许运行 wrangler deploy 和 git push 这两个命令。而且，所有对数据库的写入操作，也必须经过我的确认。
这条规矩太关键了。有一次，我让 AI 优化一段代码，它优化完之后，自作主张就想把代码推送到生产环境。幸好有这条规则拦住了它。不然，一个还在测试阶段的功能上线了，后果不堪设想。
第三条：必须使用参数化查询
所有数据库查询操作，都必须用 ? 作为占位符，然后把变量传进去。绝对禁止直接用字符串拼接成 SQL 语句。
为什么要这么做？这是为了防止一种叫“SQL 注入”的网络攻击。如果直接拼接字符串，黑客就有可能通过输入恶意内容，来破坏你的数据库，甚至偷走所有用户数据。参数化查询可以从根本上杜绝这个问题。
第四条：所有 ID 必须用 crypto.randomUUID() 生成
项目里所有需要唯一 ID 的地方，比如用户 ID、订单 ID，都必须用 crypto.randomUUID() 这个函数来生成。我禁止 AI 手动拼接 ID，或者用时间戳来当 ID。
手动拼接或者用时间戳，都有可能出现重复的情况。一旦 ID 重复，数据就会发生冲突，这是个大麻烦。用 crypto.randomUUID() 生成的 ID 是全局唯一的，可以完全避免这个问题。
项目结构规范（解决循环嵌套问题）
为了让 AI 知道文件应该放在哪里，我在文件里画出了清晰的目录结构。 code Codedownloadcontent_copyexpand_less
aifixface-cloudflare/
├── workers/ # 这是后端 API 的代码
│ ├── src/
│ │ ├── api/ # API 路由，处理网络请求
│ │ ├── middleware/ # 中间件，比如登录验证
│ │ ├── services/ # 业务逻辑，处理具体功能
│ │ └── types/ # 类型定义文件
│ └── db/schema.sql # 数据库表结构
└── (前端文件) # 这是 Next.js 前端代码然后我用文字告诉 AI 每个目录是干嘛的：
- 所有 API 接口相关代码，都放在 workers/src/api/ 目录下面。
- 所有具体的业务逻辑，都放在 workers/src/services/ 目录下面。
- 所有中间件，都放在 workers/src/middleware/ 目录下面。
这样一来，AI 就有了整个项目的地图。它不会再乱放文件，也不会搞出一些莫名其妙的嵌套目录。
命名规范（避免代码风格混乱）
我也写了严格的命名规则，这样 AI 写出来的代码风格永远是统一的，方便阅读和维护。
- 文件名：用 kebab-case，也就是用短横线连接单词。例如：auth-service.ts。
- 变量和函数：用 camelCase，也就是小驼峰命名法。例如：getUserData。
- 类型和接口：用 PascalCase，也就是大驼峰命名法。例如：UserData。
- 常量：用 UPPER_SNAKE_CASE，也就是所有字母大写，用下划线连接。例如：MAX_RETRY。
这些规则不复杂，但是能让整个项目的代码看起来很整洁。
错误处理规范（避免程序崩坏）
我发现 AI 写代码时，不太喜欢做错误处理。这样很危险，程序一遇到意料之外的情况就可能崩溃。
所以，我在文件里明确规定了错误处理的规范：
- 所有 API 的异步操作，都必须用 try-catch 语句包裹起来。这样即使发生错误，程序也不会崩溃，而是会进入 catch 流程。
- 当 API 发生错误时，返回给前端的格式必须是统一的：{ error: “这里是具体的错误信息” }。
- 必须根据不同的错误，返回正确的 HTTP 状态码。比如客户端请求错了，就返回 400；服务器内部出错了，就返回 500。
现在 AI 写的代码，健壮性好多了。
动态更新机制（让规范越来越完善）
最关键的一点是，这个规范文件不是死的，而是活的。我还在文件里加入了一个“如何修改这些规则”的章节。
我告诉 AI，在我们的对话中，如果我发现有某个好的实践模式应该被固定下来，我会这样建议你：
我：“💡 提示：这个模式是不是应该加到 CLAUDE.md？”
你：“可以 / 同意 / 确认”
我：“✅ 已添加到 CLAUDE.md”
这样，每次我们发现一个可以改进的地方，AI 就会主动提醒我更新规则。我们的这份“员工手册”就会在合作中变得越来越完善。
04 小白如何上手？（4 步搞定）
如果你不懂技术，也没关系。你可以按照下面这 4 个步骤来做。
第一步：告诉 AI 你的项目类型
你可以直接这样问 AI：
“我要做一个 Web 项目，技术栈是 React + Node.js + MongoDB。你帮我生成一个 CLAUDE.md 文件。我需要里面包含项目结构、命名规范、错误处理这几项规则。”
AI 会根据你的描述，生成一个初步的规则文件。
第二步：人工审核关键规则
你拿到 AI 生成的文件后，不需要看懂每一行代码。你只需要重点检查三个地方：
- 安全规则：看文件里有没有限制 AI 做危险操作的条款。比如，有没有禁止 AI 随便部署代码，或者随便删除数据库。这是最重要的。
- 项目结构：看它规划的目录结构是否合理。凭你的直觉判断，这个结构看着是不是清晰、不绕。
- 命名规范：看它定的命名风格是不是统一的。比如，是不是所有文件名都用一种风格，所有变量名都用另一种风格。
你只要用常识判断，逻辑上说得通就行。
第三步：投入实战使用
把这个 CLAUDE.md 文件放到你的项目根目录。然后，你就可以开始让 AI 帮你写代码了。记住，每次给 AI 提需求的时候，都先提醒它去读这个文件里的规矩。
第四步：持续迭代优化
在使用过程中，你肯定会发现一些 AI没做好的地方，或者规则没覆盖到的地方。这时候，你就直接告诉 AI：
“把‘所有密码都必须加密存储’这条规则，加到 CLAUDE.md 文件里去。”
AI 就会自动帮你更新文件。你的规则会越来越完善，AI 也会越来越听话。
05 效果对比
说一下实际效果的对比。
没有 CLAUDE.md 之前：
- 因为结构太乱，我重构了 4 次项目。
- 项目文件到处乱放，我自己都找不到。
- 代码风格五花八门，维护起来很痛苦。
- 还出现过一次 AI 差点删掉我数据库的危险情况。
有了 CLAUDE.md 之后：
- 项目从开始到现在，一次都没有重构过。
- 项目结构很清晰，文件分类明确。
- 代码风格完全统一，看着很舒服。
- 再也没有出现过任何安全问题。
最大的变化是，我不用再跟在 AI 后面，不停地修改它犯的错。我只需要制定规则，AI 就会按照规则去执行。
06 写在最后
很多人觉得，在 AI 时代，必须自己懂技术才能做产品。其实不是这样的。
现在，懂得“如何让 AI 听话”，比“自己会写代码”更重要。而让 AI 听话的关键，就是三件事：明确的规则，清晰的结构，还有持续的迭代。
这三件事，都不需要你会写代码。
你只需要：
- 告诉 AI 你的项目是什么类型。
- 让 AI 帮你生成初步的规则。
- 你自己检查一下关键的安全条款。
- 在实际使用中不断优化这些规则。
就这么简单。
很多人问我，现在普通人还有机会做产品吗？我的答案是，有机会，而且机会比以前更大了。
以前，你从一个想法到做出一个产品，需要懂前端、后端、数据库、运维，要学很多东西。
现在，你只需要：
- 有一个产品想法。
- 会使用 AI 工具。
- 能为 AI 制定好规则。
剩下的具体工作，让 AI 帮你做就行了。但是前提是，你得学会管理 AI。
而 CLAUDE.md 这个文件，就是你管理 AI 的第一把钥匙。
如果你正在用 AI 做项目，也被规范问题搞得头大，可以试试我的这个方法。建一个你自己的 CLAUDE.md 文件。不用写得很完美，先跑起来，再慢慢优化。
毕竟，完成比完美更重要。
