如何从AI编码工具中获得最佳效果：实用指南

使用AI编码助手构建项目的体验可能感觉很神奇——直到遇到问题为止。 许多开发者开始时进展顺利，但随后会遇到令人沮丧的限制：虚构的代码、无限循环和难以调试的回归问题。

但事情不必如此。 通过正确的设置和习惯，你可以与Cursor、Windsurf和Claude Code等AI编码工具一起高效工作并构建可靠的项目。

本指南将向你展示如何做到这一点。

目录

• 1. 根据你的技能水平选择合适的工具
• 2. 从清晰的项目计划开始
• 3. 分段工作
• 4. 虔诚地使用Git
• 5. 尽早编写测试并偏好集成测试
• 6. 谨慎处理bug
• 7. 正确管理文档和上下文
• 8. 模块化并保持文件小型化
• 9. 选择合适的技术栈（当前情况下）
• 10. 使用截图和语音输入
• 11. 频繁重构
• 12. 持续实验
• 结论
• 常见问题

1. 根据你的技能水平选择合适的工具

如果你是编程新手，Replit或Lovable等工具提供简单的可视化界面。 如果你已经懂得编程，即使技能有些生疏，Cursor、Windsurf或Claude Code等工具是更好的选择。它们给你更直接的控制权。

提前选择合适的工具可以帮助你避免后期与环境作斗争。

2. 从清晰的项目计划开始

在编写任何代码之前，与你的AI助手一起创建一个书面项目计划。 将其作为Markdown文件存储在项目文件夹中。

• 列出主要功能
• 定义小而具体的任务
• 标记当前”超出范围”的内容

随着进展不断更新计划。始终参考它。 这种方法使你保持专注，避免AI偏离到不相关的工作中。

3. 分段工作

不要尝试一次性构建整个应用。 选择一个小部分，实现它，测试它，然后提交你的工作，再转向下一部分。

明确告诉AI：

“只实现计划中的第2部分。”

这可以防止模型在你的项目中进行不受控制的更改。

4. 虔诚地使用Git

在开始重大更改之前，提交你当前的状态。 如果AI生成的更改失败或看起来不对：

git reset --hard HEAD

重置到干净状态可以避免半成品代码堆积成混乱的层次。 如果一个想法需要4或5次尝试才能正常工作，在每次尝试之间进行重置。

5. 尽早编写测试并偏好集成测试

与其关注低级单元测试，不如专注于高级集成测试：

• 模拟用户操作（点击按钮，提交表单）
• 验证功能是否端到端工作

测试可以保护你免受AI副作用的影响：避免对代码不相关部分的不必要更改。

你也可以要求AI工具帮助编写测试用例——只需仔细审查它们。

6. 谨慎处理bug

当你遇到bug时：

• 将确切的错误消息复制到你的AI提示中。

• 除非必要，否则不要解释——让AI从错误中推断问题。

• 如果修复变得混乱，重置代码库并重新开始。

• 对于棘手的bug，问AI：

  “在尝试修复之前，列出3个可能的根本原因。”

这避免了模型进行随机的”试错”编码。

7. 正确管理文档和上下文

一些开发者尝试让AI工具查看在线文档。 这种方法可能不稳定。

更好的方法是：

• 将关键文档下载到本地的/docs文件夹中。
• 告诉AI：“需要时参考/docs。”

此外，如果你的编码工具支持，创建一个instructions.md文件（Cursor Rules、Windsurf Rules等）。 你可以包含架构说明、命名约定和提醒事项。

8. 模块化并保持文件小型化

大型语言模型和人类都难以处理庞大、纠缠不清的代码库。

• 将功能分解为小型、独立的文件
• 在组件之间使用清晰的API
• 避免巨大的文件和不必要的依赖

如果需要重构，处理经过良好测试的块——而不是一次性处理整个项目。

9. 选择合适的技术栈（当前情况下）

像Ruby on Rails和React这样的框架现在与AI工具配合得更好，因为它们有大量文档完善的模式。

较新或小众的语言如Rust或Elixir仍然可以使用——但由于AI模型的训练数据较少，预计会遇到更多问题。

选择能让你快速行动并获得干净结果的技术栈。

10. 使用截图和语音输入

许多编码工具现在接受截图：

• 捕获UI错误
• 分享参考设计以获取灵感

你还可以使用Aqua等语音输入工具，比打字更快地口述提示和指令。

11. 频繁重构

在测试通过后：

• 识别重复代码
• 整合重复的逻辑
• 模块化混乱的函数

你甚至可以要求AI建议安全的重构——只需仔细验证它们。

频繁重构可以保持项目在增长过程中的可维护性。

12. 持续实验

模型质量变化很快。 一个月，Claude可能在实现方面最好；另一个月，Gemini可能在规划方面占优势。

始终愿意尝试：

• 不同的模型
• 不同的提示策略
• 新工具发布

获得更好结果的开发者是那些不断适应的人。

结论

使用AI工具编码不是魔法。这是一种技能。 通过将项目视为真正的工程努力，你可以获得更好的结果：

• 制定清晰的计划
• 小步骤工作
• 积极重置
• 编写有意义的测试
• 持续学习和实验

这些简单的习惯可以帮助你构建真实、可用的项目——而不是一堆有问题的代码。

常见问题