用AI编程的心态

在开始使用 AI 编程之前，你需要了解它的几个关键特点：

🎲 关于随机性

大型语言模型的工作方式就像在预测下一个最合适的词，这导致即便是相同的问题，每次也可能得到不同的解决方案。这不是缺陷，而是它的特性。如果你希望得到更稳定的结果，最好的方式是提供更明确的要求，比如指定具体的技术栈或框架，这样可以帮助 AI 在更小的范围内思考。

📊 关于普遍性

AI 是通过学习海量的互联网数据训练出来的，这意味着它倾向于提供比较大众化的解决方案。如果你需要一些特殊的实现方式，最好明确告诉它你的特定需求，比如要求它遵循某个特定的设计标准或编码规范。这样可以引导 AI 生成更符合你预期的代码。

📝 关于上下文限制

当前的 AI 模型在处理长文本时是有限制的，通常是20万字左右的上下文窗口。这意味着在处理大型项目时，你需要合理规划项目结构和文件拆分。建议在项目开始时就做好记录（比如在 README.md 中），并在对话时善用 @codebase 等方式来提供必要的上下文信息。

🤔 关于思维方式

AI 往往倾向于直接满足你的表面需求，但可能会忽略一些深层的系统设计考虑。当你遇到复杂的问题时，建议先让 AI 帮你分析问题，而不是直接要求它给出解决方案。通过引导它进行更全面的思考，你能得到更好的结果。

在 AI 时代，我们需要建立新的编程思维模式。AI 不是替代品，而是强大的助手和协作伙伴。本文将帮助你建立正确的心态，更好地利用 AI 来提升编程效率和质量。

基本原则

1. 把 AI 当作你的编程搭档 🤝

想象一下，AI 就像一个经验丰富的同事，它可以给你提供建议和参考，但最终的决定权还是在你手中。就像在餐厅点菜，服务员可以推荐今日特色，但你才是决定吃什么的人。

在编程时：

• 多问问 AI 的意见，但不要盲从
• 主动思考它给出的建议是否合适
• 把好的解决方案保存下来，慢慢建立自己的"锦囊妙计"

2. 做项目的掌舵人 ⛵

记住，你才是项目的船长，AI 是你的大副。航向要往哪里走，用什么技术栈，代码质量的标准是什么，这些重要决定都需要你来把握。

就像开车使用导航：

• 你决定目的地，AI 帮你规划路线
• 你来判断路况，必要时绕开导航建议的拥堵路段
• 你负责确保安全，不能因为导航说往前开就不看路况

3. 保持学习的热情 📚

程序员的成长之路就像玩游戏升级，AI 可以帮你更快地过关，但技能点数还是要自己一点一点攒：

• 遇到新功能，先理解它是怎么实现的
• 看到好的代码，琢磨一下为什么要这样写
• 保持好奇心，多问问"为什么"和"是不是还有更好的方法"

记住：AI 不是来代替你的大脑，而是来帮你的大脑变得更强大。就像健身时的私教，它可以指导你正确的动作要领，但锻炼的是你自己的肌肉。

工作方式

1. 任务分解

🎯 从全局视角出发

在开始编码之前，先花时间理解整个项目的需求和目标，就像画画要先打草稿一样，先规划好技术架构和实现路径，这样能避免后期走弯路。

🚶 循序渐进的实现策略

把大型任务分��成小块，就像吃饭要一口一口吃一样，每次专注解决一个问题，通过小步快跑的方式逐步构建你的项目。

🔄 持续优化的心态

先搭建最基本的框架，就像盖房子要先打地基一样，然后再逐步添加功能，持续改进代码质量，让项目不断进化和成长。

2. 与 AI 协作

1. 清晰沟通

// 好的提示示例
"创建一个 TypeScript 函数，用于处理用户认证，
需要包含：
1. 输入验证
2. 密码加密
3. Token 生成
4. 错误处理"

// 不好的提示示例
"写个登录功能"

2. 渐进式开发

// 第一步：基本结构
async function authenticateUser(credentials: Credentials) {
  // 基本验证逻辑
}

// 第二步：添加详细实现
async function authenticateUser(credentials: Credentials) {
  // 1. 验证输入
  validateCredentials(credentials)
  
  // 2. 查找用户
  const user = await findUser(credentials.email)
  
  // 3. 验证密码
  await verifyPassword(credentials.password, user.password)
  
  // 4. 生成 token
  return generateToken(user)
}

// 第三步：添加错误处理
async function authenticateUser(credentials: Credentials) {
  try {
    validateCredentials(credentials)
    const user = await findUser(credentials.email)
    await verifyPassword(credentials.password, user.password)
    return generateToken(user)
  } catch (error) {
    handleAuthError(error)
  }
}

3. 代码审查

// AI 生成的代码要审查
function processData(data: unknown) {
  // 检查点 1: 类型安全
  if (!isValidData(data)) {
    throw new Error('Invalid data')
  }

  // 检查点 2: 性能考虑
  const results = processLargeDataSet(data)

  // 检查点 3: 错误处理
  try {
    return transformResults(results)
  } catch (error) {
    handleError(error)
  }
}

最佳实践

1. 提示工程的艺术 🎨

与 AI 对话就像教导一个聪明但需要明确指示的助手。要写出好的提示，需要做到以下几点：

想象你在给一个外国朋友写邮件，要把需求说得既详细又容易理解。比如不要只说"我要一个登录功能"，而是要说明具体需要哪些部分：用户验证、密码加密、token 生成等。这样 AI 才能给出准确的答案。

graph LR
    A[模糊需求] --> B[明确需求]
    B --> C[术约束]
    C --> D[预期结果]
    D --> E[示例说明]

2. 代码质量把控 🔍

就像建造一座大楼，代码质量直接关系到项目的长期稳定性。我们需要特别关注：

• 安全性：就像给房子装防盗门和监控
• 性能：确保电梯够快、走廊够宽
• 可维护性：管线布局合理，方便以后维修
• 测试覆盖：就像做好防水、防震等测试

graph TD
    A[代码质量] --> B[安全性]
    A --> C[性能]
    A --> D[可维护性]
    A --> E[测试覆盖]

3. 持续改进之道 🌱

编程就像园艺，需要持续的培育和改进。我们可以：

• 像写日记一样记录每天的收获和教训
• 定期回顾和总结，就像给花园除草、修剪
• 在团队中分享经验，互相学习和提高

graph LR
    A[实践] --> B[总结]
    B --> C[分享]
    C --> D[提升]
    D --> A

提示

• 将 AI 视为协作伙伴而不是替代品
• 保持学习和思考的习惯
• 注重代码质量和长期维护

注意

• 不要过度依赖 AI
• 保持独立思考能力
• 关注代码质量和安全性