哲学：可控放大
开发者仍然是外科医生，使用 AI 作为高精度手术刀。
核心问题
当前一代 AI 开发工具在两个危险的极端之间摇摆：
- 完全自动化：AI 做出所有决定，将开发者降级为单纯的观察者
- 有限辅助：仅提供被动建议的工具，没有真正集成到工作流程中
这两种方法都未能认识到一个基本真理：开发者必须对开发过程的每个方面保持确定性控制。
我们的解决方案：可控放大
Hatcher 引入了一种不同的范式 - 可控放大。这意味着：
确定性控制
- 您可以直观地选择确切要修改的元素
- 您精确定义 AI 接收的上下文
- 您在应用之前显式批准每个更改
智能放大
- AI 理解您项目的完整架构
- 生成遵循您既定约定和标准的代码
- 在整个代码库中保持一致性
完全透明
- 在执行前清楚地可视化将要修改的内容
- 完全理解 AI 的推理过程
- 对每个转换进行精细控制
基本原则
1. 开发者是架构师
AI 永远不会做出独立的架构决策。它以超人的精确度执行您的愿景。
2. 上下文为王
通过 Playbooks，您可以准确定义 AI 应如何解释和与您的代码交互。
3. 即时视觉反馈
每个更改在执行前都会被可视化，允许无风险的迭代改进。
4. 工作流中的原生集成
无需上下文切换。AI 直接在您开发的地方工作。
Hatcher 体验
想象一下您可以：
- 直观选择界面中的组件
- 自然描述所需的更改
- 即时查看结果预览
- 放心应用，知道这正是您想要的
这就是 21 世纪的开发：人类负责策略，AI 负责执行。
可配置的质量管道
真正的控制意味着为工作使用正确的工具。Hatcher 允许开发者定义自己的自动化质量管道，在每次 AI 生成后运行。您可以使用项目自己的脚本配置代码检查、格式化、类型检查和测试的自定义步骤。
至关重要的是，您还可以定义修复方案。对于简单的格式化错误，您可以告诉 Hatcher 运行 pnpm format —— 一个即时、确定性、无需令牌的修复。对于测试中复杂的逻辑错误，您可以让 AI 参与。这种混合方法确保了效率和可靠性，为只有 AI 才能解决的问题保留 AI 的力量。
为什么这很重要
在 AI 变得越来越强大的世界中，诱惑是放弃所有控制权。我们抗拒这种诱惑，因为我们理解：
- 创造力需要人类意图
- 质量需要经验丰富的判断
- 创新源于独特的人类愿景
Hatcher 不会取代您的专业知识 - 它放大了您用代码表达专业知识的能力。
开发的未来不是 AI 对抗人类。而是 AI 赋能人类。