让AI成为你的超级副驾:7个高效编码实战技巧

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在AI编程时代,会提问比会编码更重要。本文总结7个经过实战验证的AI协作技巧,助你告别“胡说八道”的AI,打造高效、可维护、可协作的智能开发流程。

1. 用“目的+约束”结构化沟通

1.1 精简但精准的Prompt公式

结构化沟通的核心不是繁琐模板,而是 “目的 + 约束” 两要素:

  • 目的:你要做什么?(如“实现商品多选组件”)
  • 约束:在什么条件下做?(如“使用Ant Design,放在/components目录”)
示例:
“实现商品多选组件,支持多选、全选、价格与数量显示,要求在/components目录下并使用Ant Design。”

1.1.1 进阶方法论

为应对“Vibe Coding”(凭感觉编码)带来的文档缺失、协作困难等问题,社区涌现出 Spec、6A、PRP 等结构化方法。建议从简单“目的+约束”起步,逐步引入系统化规范。

2. 精准上下文:让AI不再“猜”

2.1 三大上下文技巧

  1. 粘贴具体代码片段:不要让AI猜“哪里改”,直接复制目标函数或文件。
  2. 单工程单窗口:避免多个项目上下文混杂,干扰AI判断。
  3. 单任务单对话:每个功能模块独立对话窗口,AI记忆更聚焦。

3. 小步迭代 + Git:稳扎稳打防崩盘

3.1 常见陷阱

  • AI越改越多,牵连其他模块
  • 80%功能完成后未保存,后续崩盘导致前功尽弃

3.1.1 实战流程

采用“小步快跑”策略:

  1. 实现UI → git commit
  2. 添加交互 → git commit
  3. 完善逻辑 → git commit
案例:短信验证弹窗
分三步迭代:UI → 交互 → 逻辑,每步提交,出错可秒回滚。

4. 分层Rules架构:提升AI生码质量

4.1 多层规则设计

将规则分层管理,避免“全局规则失效”:

  • 通用层:项目结构、代码风格、技术栈
  • 领域层:TSX/TS/CSS规则、业务逻辑约束
示例文件:project-structure.mdtsx-rules.mdbusiness-rules.md

5. AI错误排查:秒变“AI医生”

5.1 三类报错处理

  1. 终端报错:一键“Add to Chat”(如Cursor)
  2. 控制台/TS/ESLint错误:复制错误信息+文件位置
  3. UI偏差:同时上传设计稿与截图,让AI对比调整
Prompt示例:
“图A是设计稿,图B是实际页面,顶部按钮布局不对,请修正。”

6. Code Review:防“屎山”关键

6.1 为什么必须Review?

AI可能悄改通用方法,引发线上事故;或累积“坏味道代码”,导致后期维护成本飙升。

6.1.1 最佳实践

  • 每完成一小步,立即Review
  • 拒绝“能跑就行”心态
  • 用AI辅助抽离通用逻辑,保持文件职责单一

7. 脏活累活交给AI,你专注创新

将重复工作自动化:

  • 通用工具函数(格式化、数据处理)
  • 代码重构与封装(AI可快速抽离常量、方法、组件)
你的核心价值,是设计架构解决复杂问题,不是写样板代码。

结语:AI不是替代开发者,而是放大你的生产力。掌握这7个技巧,你就能从“调AI”升级为“驾驭AI”,真正进入高效智能开发新时代。

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  1. 经验老道

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