上个月，我几乎放弃了把AI真正融入日常C#开发的想法。每次尝试都感觉 overhead 大于收益，直到我做了个为期两周的集中实验——把 Claude Sonnet 4.6 作为主力AI助手，专门用于 C# 13 和 .NET 9 项目。
说实话，开头几天很 clumsy。我把代码贴进去要求重构，返回的结果技术上没错，但完全没理解我们的领域驱动设计。我硬学了一课：像对待初级开发一样，必须给足上下文窗口和明确意图。
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转折点出现在我开始投喂架构约束、具体设计模式，甚至通过 Visual Studio 2026 里的 MCP（Model Context Protocol）接入内部 wiki 之后。上周二重构一个老旧的 IQueryable 扩展方法时，我给了它现有方法、PaginationRequest DTO，以及新过滤逻辑的描述。返回的不只是能跑的代码，而是"属于我们代码库"的代码。
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我的 prompt 大致是：需要让这个 IQueryable 扩展支持基于 FilterCriteria 列表的动态过滤，每个条件包含 PropertyName、Operator（如"eq""gt"）和 Value，现有方法只处理基础分页和排序，用 System.Linq.Dynamic.Core 构建动态表达式。Claude 理解了动态 LINQ 的需求，处理了多种运算符，最终输出直接可用。
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两周下来，同一功能的开发时间对比清晰可见：没有AI辅助时反复在文档和实现之间切换，有了合适的上下文后，Claude 4.6 确实把"写代码"变成了"审代码"。关键不是工具本身，而是你愿意花多少前期成本建立上下文协议。
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