#2 项目文件管理

现在，我们已经对 AI 有了大致的了解。然而，要开始开发，我们首先需要一个环境。让我们建立一个基于使用 AI 的开发环境。首先，我们需要决定如何管理项目文件。简单地共享文件会带来一个风险，即一旦出错就必须从头开始重写代码。即使在使用 AI 时也是如此，因此版本控制和项目管理在现代开发中是密不可分的。

在过去，开发始于简单的文件共享（NFS 或 NetBIOS），然后经历了 CVS（约 1990 年起）→ VSS（约 1995 年起）→ Subversion（约 2000 年起）→ Git（约 2010 年起）的演变（这些时间线是近似的）。我为其中的每个阶段都准备并搭建了环境。在历史上，搭建代码仓库环境（用于存储 and 管理项目文件及更新历史记录的单元）需要手动安装或购买，并建立备份环境，这是一项重大任务。今天，GitHub 是无可争议的选择。（因为它是免费的，哈哈）

【关于 GitHub】

以前，GitHub 将免费账户限制为单个私有仓库，但现在已无限制。此外，GitHub Actions 每月提供高达 2,000 分钟的免费额度，且 500MB 以内的存储完全免费。

这太棒了。我们生活在一个伟大的时代。当然，您也可以通过 Docker 启动一个 Gitea 容器来构建本地 Git environment。对于不使用 CI/CD 的大型项目，我会在本地服务器上进行 management。

<什么是 CI/CD？>

这是 AI 驱动和无代码开发中的一个重要理念。在过去，系统分析师（SA）分析业务运营并汇总需求，系统工程师（SE）编写规范和测试要求，程序员（PG）编写代码（即所谓的瀑布模型）。相比之下，今天感觉是一个完全不同的世界。吸取了退回前一阶段所带来的高昂成本的教训，现代方法优先考虑从小处着手，逐步发展。让我们简单定义一下这些术语：

- CI：持续集成（Continuous Integration）

开发人员频繁地将他们的代码更改合并到共享仓库中，触发自动构建并运行测试的过程。

- CD：持续交付与部署（Continuous Delivery & Deployment）

对在 CI 中测试过的代码进行自动化处理，使其随时可以手动发布到生产环境，或者将实际部署到生产环境的过程自动化。

简单来说，这是一种在验证 UI 和功能的同时，逐步完成项目的方法。以前，这些方法被称为敏捷开发或 DevOps（开发 + 运维），但今天的方法感觉更加迅速。它与 AI 是完美的结合。

在 AI 时代，还需要了解另一个关键概念：GitOps。

<什么是 GitOps？>

这是一种以 Git 仓库为核心的开发方法论。它是将所有基础设施定义、应用配置和向服务器的代码部署进行完全的版本控制，从而实现回滚和完整的审计历史记录的概念。将所有项目信息聚焦于这个单一的真理源，可以极大地提高开发效率、容错能力和快速恢复能力。

在 AI 时代，关于 GitHub 的一个警告：如前所述，个人 AI 工具会使用对话记录进行训练。敏感信息（密码、访问令牌等）必须使用 GitHub Secrets 进行安全管理。此外，对于 GitHub 操作，最好在向 AI 委派任务之前，先使用 GitHub CLI 进行登录。

错误示例：

$ git clone https://{username}:{Token}@github.com/{UserID}/{repository_name}.git

虽然 GitHub 允许这种格式，但它会完全暴露您的令牌。您应该始终提前运行 `gh auth login`，这样就不需要直接向 Git 命令传递凭据。这样做会将令牌注册到远程 URL，使其对任何人可见，因此不要因为最初是人类运行该命令就认为它是安全的。

由于许多网站都解释了如何创建 GitHub 账户并运行 clone 命令，我在此省略这些细节。首先，您的仓库（一组项目文件）已成功创建。