AI 辅助编程的 5 个技巧和窍门

AI 辅助编程的承诺很简单：更快地编写更好的代码。现实情况呢？大多数使用 GitHub Copilot、Cursor 或 Claude 等工具的开发者发现自己在调试 AI 生成的 bug、重构不一致的代码，或者更糟糕的是——引入了他们没有预料到的安全漏洞。高效的 AI 辅助开发和技术债务混乱之间的区别归结于技巧。

从实际使用和开发者经验中，清晰的模式已经浮现。本文将这些模式提炼为五个实用策略，以提高代码质量、减少调试时间，并保持生产系统必需的人工监督。

1. 像 API 合约一样编写提示词

为什么特异性在 AI 代码生成中很重要

AI 模型在上下文窗口内运行——根据模型不同，通常为 4,000 到 100,000 个 token。当提示词缺乏特异性时，模型会基于训练数据的假设来填补空白，通常产生看似合理的代码，但在边缘情况下失败或违反项目约定。

考虑这个模糊的提示词：“创建一个用户验证函数。“AI 可能会生成基本的邮箱验证，但会遗漏你对密码复杂性、用户名唯一性或速率限制的要求。修复这些假设所花费的调试时间往往超过手动编写代码的时间。

有效的提示词结构

将提示词视为 API 合约。包括：

• 输入类型和约束：“接受一个 UserInput 对象，包含 email（字符串，最大 255 字符）、password（字符串，8-128 字符）”
• 预期输出：“返回 ValidationResult，包含 isValid 布尔值和 errors 数组”
• 边缘情况：“处理 null 输入、空字符串和 SQL 注入尝试”
• 性能要求：“在第 95 百分位下，验证在 50ms 内完成”

示例转换：

// 模糊提示词：
"编写一个函数来验证用户注册"

// 具体提示词：
"编写一个 TypeScript 函数 validateUserRegistration，要求：
- 接受：{email: string, password: string, username: string}
- 返回：{isValid: boolean, errors: Record<string, string>}
- 验证：邮箱格式（RFC 5322）、密码（最少 8 字符，1 个大写字母，1 个数字）、
  用户名（字母数字，3-20 字符）
- 处理：优雅地处理 null/undefined 输入
- 性能：纯函数，无外部调用"

这种特异性减少了迭代周期，并产生更可靠的初始输出。

2. 将复杂任务分解为原子操作

上下文窗口问题

AI 模型在专注的单一目的请求中表现最佳。跨越多个架构层或组合不相关功能的复杂提示词会导致：

• 混合关注点的混乱实现
• 不完整的错误处理
• 不一致的编码模式

较长的提示词或混合多个不同操作的提示词通常会降低准确性并导致不一致的结果。

实际任务分解

与其请求”构建完整的用户认证系统”，不如分解为：

1. 数据验证层：输入清理和验证规则
2. 业务逻辑：密码哈希、令牌生成
3. 数据库操作：用户创建、重复检查
4. API 端点：请求处理和响应格式化

每个组件都有自己专注的提示词，与其他层有清晰的接口。这种方法产生：

• 更易维护的模块化代码
• 更容易的测试和调试
• 代码库中的一致模式

REST 端点的示例工作流：

提示词 1："为 POST /users 创建输入验证，包含 email 和 password"
提示词 2："使用 bcrypt 编写密码哈希，盐轮数为 10"
提示词 3："创建 PostgreSQL 查询来插入用户，处理唯一约束"
提示词 4："组合成 Express 端点，包含适当的错误响应"

3. 实施测试驱动的 AI 开发

测试作为 AI 生成代码的护栏

确保 AI 生成的代码满足要求的最有效方法是将这些要求定义为可执行测试。这种方法将模糊的验收标准转换为 AI 无法误解的具体规范。

TDD-AI 工作流

步骤 1：首先编写全面的测试

describe('parseCSV', () => {
  it('handles standard CSV format', () => {
    expect(parseCSV('a,b,c\n1,2,3')).toEqual([['a','b','c'],['1','2','3']]);
  });
  
  it('handles quoted values with commas', () => {
    expect(parseCSV('"hello, world",test')).toEqual([['hello, world','test']]);
  });
  
  it('handles empty values', () => {
    expect(parseCSV('a,,c')).toEqual([['a','','c']]);
  });
});

步骤 2：生成实现 向 AI 提供测试，并使用提示词：“实现 parseCSV 函数以通过所有提供的测试。不使用外部库。”

步骤 3：迭代直到绿色 运行测试，将失败反馈给 AI 进行修复。这创建了一个反馈循环，比手动调试更快地收敛到正确实现。

这种工作流特别适用于：

• 数据转换函数
• 算法实现
• API 响应处理器
• 验证逻辑

4. 为 AI 输出建立代码审查协议

关键审查领域

AI 生成的代码需要与人工编写的代码不同的审查重点。优先领域包括：

安全漏洞：基于公共仓库训练的 AI 模型经常复制常见漏洞：

• 字符串连接中的 SQL 注入
• 缺失的身份验证检查
• 硬编码密钥或弱加密

性能陷阱：

• 循环中的 N+1 数据库查询
• 无界内存分配
• 阻塞事件循环的同步操作

架构一致性：AI 缺乏项目上下文，可能违反：

• 既定模式（依赖注入、错误处理）
• 命名约定
• 模块边界

自动化和手动审查平衡

分层你的审查过程：

1. 自动化扫描：让 AI 输出通过：

   • ESLint/Prettier 进行样式一致性检查
   • Semgrep 或 CodeQL 进行安全模式检查
   • 前端代码的包大小分析

2. 专注的人工审查：集中于：

   • 业务逻辑正确性
   • 边缘情况处理
   • 与现有系统的集成
   • 长期可维护性

创建针对 AI 的特定审查清单，你的团队根据在代码库中发现的常见问题进行更新。

5. 保持对架构的人工控制

AI 的不足之处

当前的 AI 模型在实现方面表现出色，但在以下方面有困难：

• 系统设计：在微服务与单体架构之间选择
• 技术选择：评估框架之间的权衡
• 可扩展性规划：预测增长模式
• 领域建模：深度理解业务需求

这些决策需要理解 AI 模型无法访问的上下文：团队专业知识、基础设施约束、业务路线图。

开发者-AI 合作模式

有效的 AI 辅助开发遵循以下分工：

开发者拥有：

• 架构决策
• 接口定义
• 技术选择
• 业务逻辑设计

AI 实现：

• 样板代码
• 算法实现
• 数据转换
• 测试脚手架

这种合作模式确保 AI 放大开发者生产力，而不会损害系统设计质量。使用 AI 在你定义的架构约束内快速原型化，而不是让它做出架构决策。

结论

AI 辅助编程工具在战略性使用时是强大的加速器。关键洞察：将它们视为高度能干但有限的合作伙伴，在明确约束内擅长实现。从实施一种技术开始——无论是结构化提示词还是测试驱动开发——并衡量对代码质量和速度的影响。随着信心的建立，逐层添加其他实践。

在 AI 辅助下蓬勃发展的开发者不是那些将思考委托给机器的人，而是那些使用它比以往更快、更可靠地实现想法的人。

常见问题

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