引言

版本说明：本文基于 OpenCode v1.2 和 Claude Code v2.1 编写，接入流程均来自官方文档及社区实践。文中涉及的配置文件格式和 API 可能随工具版本更新而变化，建议每季度对照官方文档核查一次。

更新策略：本文不设独立代码仓库（实操案例以配置文件片段为主，可直接复制使用）。如工具版本发生重大变更，将在本系列后续文章中补充说明。

适用对象：技术负责人、架构师、需要将 AI 工具引入项目开发流程的开发者。

前置知识：已了解 AGENTS.md / CLAUDE.md 的基本概念（第10篇），理解企业级配置分层体系（第11篇）。

项目接入 AI 的核心目标只有一个：让 AI 理解你的项目。AI 不理解项目，产出的代码就是垃圾；AI 理解了项目，才能成为真正的生产力。

但"让 AI 理解项目"这件事，新项目和老项目的做法截然不同。新项目可以从零设计，一步到位；老项目则需要先理解再配置，渐进式改造。本文以 OpenCode 为主体（70%），Claude Code 为对照（30%），分别讲解两条接入路径的完整流程，并以 Java Spring Boot 项目为实操案例。

一、项目接入AI的核心目标

1.1 为什么要"接入"

很多开发者装好 Claude Code 或 OpenCode，直接开始问问题、写代码，结果发现 AI 产出的代码风格不对、技术栈不匹配、甚至连目录结构都搞错。根本原因在于：AI 对你的项目一无所知。

项目接入 AI 要解决的三个核心问题：

• 你是谁：项目用什么语言、什么框架、什么版本
• 你怎么做：代码规范、命名约定、测试策略、构建流程
• 你不能做什么：安全红线、敏感文件、禁止操作

解决这三个问题，AI 才能产出符合项目标准的代码。Martin Fowler 在探讨 AI 辅助理解遗留代码时指出，AI 需要足够的上下文才能有效工作，而这个上下文不能仅靠对话提供，必须有结构化的文档支撑 。

1.2 接入的验收标准

项目接入 AI 是否成功，用以下五个问题验证：

1. AI 能否正确描述项目的技术栈和架构
2. AI 生成的代码是否符合项目的编码规范
3. AI 能否正确定位 Bug 并给出修复建议
4. AI 是否知道哪些文件不能碰
5. AI 新增代码能否通过项目的测试套件

如果这五个问题的答案都是"是"，说明接入成功。

二、新项目接入AI

新项目接入 AI 的优势在于"白纸好画"，可以从第一天就把 AI 纳入开发流程。

2.1 第一步：初始化项目配置文件

新项目创建后，第一步就是让 AI 生成初始配置文件。

前置准备：确保已安装 OpenCode（v1.2+）或 Claude Code（v2.1+）。安装方法参见第10篇《AI编程企业团队落地指南：AGENTS.md/CLAUDE.md配置体系》。

OpenCode 项目：

cd my-new-project
opencode
# 在 OpenCode 会话中执行 /init

OpenCode 的 /init 命令会扫描仓库结构，检测构建系统、测试框架和代码模式，自动生成 AGENTS.md 文件到项目根目录 。

Claude Code 项目：

cd my-new-project
claude
# 在 Claude Code 会话中执行 /init

Claude Code 的 /init 同样会分析项目结构，生成 CLAUDE.md 文件。/init 检测到的信息包括：使用的编程语言、框架版本、包管理器、测试工具等 。

2.2 第二步：编写项目描述文档

/init 生成的只是骨架，需要手动补充关键信息。以下是企业级 AGENTS.md 的推荐结构：