AI Under Command

人类是指挥官。AI是力量倍增器。永远不能反过来。

原则

AI很强大但并不明智。它可以以超人的速度生成代码，但缺乏定义专业软件开发的上下文、判断力和责任感。解决方案不是限制AI的能力——而是将其置于适当的指挥结构之下。

AI Under Command意味着人类开发者从编码者转变为指挥官，精确地指挥AI力量，同时对进入代码库的内容保持绝对权威。

指挥结构

指挥链

人类指挥官（你）
    ↓ 发出命令
AI力量（多个AI模型）
    ↓ 生成选项
宪法验证
    ↓ 过滤和验证
人类最终批准
    ↓ 执行
代码库

这条链中的每个环节都旨在放大人类意图，同时防止AI自主行动。

Visual-to-Code Bridge

AI Under Command的旗舰实现是我们的Visual-to-Code Bridge。它在两个指挥层面运作：

直接指挥（微观）： 对于精准的修改，你可以指向实时UI中的现有元素来锚定AI的上下文，确保你的文本命令以完美的精确度执行。
战略实施（宏观）： 对于更大的任务，该桥接可以分析完整的设计文件、草图或模型。AI舰队然后提出多个高级实施策略——包含完整的性能和可访问性分析——将你的静态愿景转化为交互式、生产就绪的代码。

控制面板

typescript

interface CommanderView {
  // AI正在分析的内容
  context: {
    design: VisualInput
    existingCode: CodeContext
    constraints: ProjectConstitution
  }

  // AI生成的内容
  options: AIImplementation[]

  // 你控制的内容
  controls: {
    approve: () => void
    reject: (reason: string) => void
    modify: (changes: Directive[]) => void
    regenerate: (newConstraints: Constraint[]) => void
  }

  // 你看到的内容
  analysis: {
    performance: MetricsComparison
    accessibility: A11yReport
    security: SecurityAudit
    compatibility: BrowserMatrix
  }
}

多模型舰队

不同任务的不同AI

就像指挥官为不同的目标部署不同的单位一样，Hatcher编排多个AI模型：

yaml

fleet_composition:
  scouts:
    - model: fast-inference-model
    - mission: rapid-prototyping
    - strength: speed

  engineers:
    - model: code-specialized-model
    - mission: implementation
    - strength: syntax-accuracy

  architects:
    - model: reasoning-model
    - mission: system-design
    - strength: architectural-patterns

  reviewers:
    - model: security-focused-model
    - mission: vulnerability-detection
    - strength: threat-analysis

协调行动

模型在你的指挥下协同工作：

bash

# 你发出高级目标
hatcher generate --objective="Add payment processing"

# 舰队协调：
# 1. 架构师设计系统
# 2. 安全审查设计
# 3. 工程师实现组件
# 4. 审查员验证实现

# 你看到统一的建议和不同意见
> Architect: Recommends microservice pattern
> Security: Warns about PCI compliance requirements
> Engineer: Suggests 3 implementation options
> Reviewer: Identifies 2 potential race conditions

# 你做出战略决策
hatcher approve --option=2 --add-constraint="pci-compliant"

指挥界面

自然语言命令

像指挥官一样说话，而不是编码者：

bash

# 传统编码
[编写200行认证代码]

# AI Under Command
hatcher: "Implement OAuth2 with refresh tokens, following our security constitution"

# AI生成，你验证
> Generated 347 lines across 5 files
> Constitution checks: ✓ Passed
> Security audit: ✓ No vulnerabilities
> Test coverage: 94%
>
> Review changes? [Y/n]

可视化指挥中心

一目了然地查看所有内容：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              COMMAND CENTER                     │
├──────────────┬──────────────┬──────────────────┤
│ AI Activity  │ Constitution │ Impact Analysis  │
│              │   Status     │                  │
│ 3 models     │ ✓ Compliant  │ +145 lines      │
│ 5 suggestions│ 0 violations │ 3 files changed  │
│ 2 warnings   │ 2 overrides  │ 98% test coverage│
├──────────────┴──────────────┴──────────────────┤
│           CURRENT OPERATION                     │
│                                                 │
│ Objective: Add real-time notifications          │
│ Strategy: WebSocket implementation              │
│ Progress: ████████░░ 80%                       │
│                                                 │
│ [Approve] [Modify] [Abort] [Details]           │
└─────────────────────────────────────────────────┘

人类防火墙

每个AI输出都被隔离

没有AI生成的代码在未通过人类防火墙的情况下接触你的代码库：

typescript

class HumanFirewall {
  async review(aiOutput: AIGeneration): Promise<Decision> {
    // 自动检查
    const constitutionCheck = await this.validateConstitution(aiOutput)
    const securityScan = await this.scanSecurity(aiOutput)
    const testResults = await this.runTests(aiOutput)

    // 呈现给人类
    const decision = await this.presentToCommander({
      code: aiOutput,
      checks: { constitutionCheck, securityScan, testResults },
      risks: this.analyzeRisks(aiOutput),
      alternatives: this.generateAlternatives(aiOutput),
    })

    // 执行决策
    return this.execute(decision)
  }
}

否决权

你始终拥有否决权：

bash

# AI基于宪法拒绝
> Cannot generate: Violates security rule #3

# 你带理由否决
hatcher override --rule="security#3" --reason="Temporary for debugging" --expires="2h"

# 已记录并限时
> Override granted until 15:30
> Audit log updated
> Notification sent to security team

质量关卡

自动化质量流程

AI建议必须通过质量关卡才能到达你面前：

AI Output
    ↓
Syntax Validation ──✗── Rejected
    ↓
Constitution Check ──✗── Rejected
    ↓
Test Execution ──✗── Rejected
    ↓
Performance Analysis ──✗── Warning
    ↓
Security Scan ──✗── Warning
    ↓
Human Review ← You are here

渐进式委托

随着AI证明可靠性，你可以委托更多：

typescript

// 级别1：审查所有内容
delegation = {
  autoApprove: [],
  autoReject: ['security-violations'],
  requireReview: ['*'],
}

// 级别2：自动批准简单更改
delegation = {
  autoApprove: ['formatting', 'documentation'],
  autoReject: ['security-violations', 'breaking-changes'],
  requireReview: ['logic-changes', 'new-features'],
}

// 级别3：在边界内自动批准
delegation = {
  autoApprove: ['changes-with-100%-test-coverage'],
  autoReject: ['constitutional-violations'],
  requireReview: ['architectural-changes'],
}

真实场景

场景：功能请求

bash

# 产品经理请求一个功能
"We need user avatars with crop and resize"

# 你指挥AI舰队
hatcher: "Implement avatar system with crop/resize. Use our media constitution."

# AI舰队响应
> Architect: Designed client-side processing with fallback
> Engineer: Implemented with HTML5 Canvas API
> Security: Added file type validation and size limits
> Tests: 96% coverage, all passing

# 你审查并决定
[View Diff] [Run Locally] [Check Performance]

# 批准并修改
hatcher approve --add-test="edge-case-heic-format"

场景：漏洞追踪

bash

# 用户报告："App crashes on mobile"

# 部署舰队
hatcher investigate --issue="mobile-crash" --severity="high"

# 协调调查
> Scout: Found memory leak in image processing
> Engineer: Identified recursive function without base case
> Architect: Suggests refactor to iterative approach
> Security: No security implications

# 你的决定
hatcher fix --approach="iterative" --add-monitoring="memory-usage"

指挥的哲学

AI Under Command不是限制AI——而是放大人类判断。你从编写代码转变为做决策，从实施细节转变为定义战略。

这就是开发的未来：人类定义"什么"和"为什么"，AI处理"如何"，但人类始终验证结果。你成为力量倍增器，指挥AI军队，同时保持定义专业软件开发的责任和权威。

开始使用

定义你的指挥风格：你想要多少控制？
配置你的舰队：哪些AI模型用于哪些任务？
设置你的委托级别：AI可以在不询问的情况下做什么？
练习指挥：从低风险任务开始

记住：你没有被取代——你被提升了。从编码者到指挥官。从实施者到战略家。从个人贡献者到力量倍增器。

AI Under Command将你从单个开发者转变为AI力量的指挥官。你保持权威、责任和控制，同时实现以前人类单独不可能实现的速度。

掌控AI

从编码者转变为指挥官，掌控你的AI力量

学习指挥策略→

AI Under Command ​

原则 ​

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多模型舰队 ​

不同任务的不同AI ​

协调行动 ​

指挥界面 ​

自然语言命令 ​

可视化指挥中心 ​

人类防火墙 ​

每个AI输出都被隔离 ​

否决权 ​

质量关卡 ​

自动化质量流程 ​

渐进式委托 ​

真实场景 ​

场景：功能请求 ​

场景：漏洞追踪 ​

指挥的哲学 ​

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