🛠️ 选对 AI 工具，先赢一半
别迷信「一款工具走天下」的说法。不同 AI 编程工具的擅长领域天差地别，选不对工具，效率不升反降。GitHub Copilot 适合实时编码辅助，写循环、调用 API 这类重复性工作时，它能顺着你的输入猜下一步，甚至整段补全。但遇到复杂业务逻辑，比如设计分布式系统的核心模块，ChatGPT 或 Claude 这类大语言模型反而更靠谱 —— 你可以把需求拆成多个步骤，跟它慢慢「聊」出方案。
CodeLlama 这类开源模型也值得关注。如果团队有隐私要求，不能把核心代码传给第三方工具，本地部署的 CodeLlama 能在安全前提下提供基础辅助。还有像 Tabnine 这样的工具，专注于代码补全，对老项目的适配性更好，尤其是那些用了小众框架的遗留系统。
记住，工具只是辅助。我见过有人同时开着四五个 AI 窗口，结果反而在切换工具上浪费时间。建议先花一周时间测试 3-4 款主流工具，记录下它们在你的常用场景（比如写 Python 脚本、调前端样式、优化 SQL 查询）里的表现，最后固定 1-2 款主力工具，其他作为补充。
📝 提示词是「咒语」，写得越细效果越好
AI 不是猜心术，你给的提示词越模糊，生成的代码越容易跑偏。有次同事让 AI「写个用户登录功能」，结果得到的是个连密码加密都没有的半成品。后来他加上「用 Node.js+Express，需要支持手机号验证码登录，密码用 bcrypt 加密，还要加请求频率限制」，生成的代码直接能用在生产环境里。
关键信息不能少：编程语言、框架版本、功能边界、特殊要求（比如性能指标、兼容性）。如果涉及到现有项目，最好贴一段相关代码 —— 比如让 AI 优化接口时，把数据库模型定义和现有接口代码发过去，它能更快理解你的项目风格。
分步骤提问比一次性甩需求更有效。要实现一个电商购物车功能，先让 AI 设计数据结构，确认没问题后再让它写添加商品的逻辑，接着是结算流程。一步一步来，既能及时纠正方向，也能避免 AI 生成冗余代码。遇到复杂逻辑，甚至可以让 AI 先输出伪代码，你确认思路对了再让它写具体实现。
🔄 带着「上下文」对话，让 AI 更懂你的项目
AI 生成的代码经常「水土不服」？大概率是它不知道你的项目上下文。上次帮朋友看代码，发现他用 Copilot 生成的支付接口总是报错，仔细一看，生成的代码用的是新项目的目录结构，而他的老项目用的是完全不同的路由配置。
解决办法很简单：每次开始新任务时，先给 AI「打个招呼」。比如发一段项目 README 里的技术栈说明，或者直接告诉它「现在要处理的是用户中心模块，用的是 Vue3+Pinia，API 请求统一用 @/utils/request 封装」。这些信息看似基础，却能让生成的代码减少 80% 的适配工作量。
连续对话时别轻易「断档」。如果中途关掉对话窗口，下次再问就得重新解释背景。建议用工具的「会话保存」功能，每个项目建一个专属会话，里面存着项目结构、常用组件、甚至之前生成过的有效代码。这样 AI 就像个熟悉你项目的助手，不用每次都从头开始。
✅ 代码不能直接用？学会「AI 生成 + 人工校验」双保险
永远别相信 AI 生成的代码「开箱即用」。上个月有个团队直接上线了 Copilot 生成的订单结算代码，结果因为没考虑并发场景，高峰期出现了重复下单的 bug。AI 能帮你写代码，但不能替你担责。
生成代码后，至少要做三件事：先跑一遍单元测试，看看有没有语法错误；再通读一遍逻辑，检查边界条件（比如空值处理、异常捕获）；最后对照项目规范，调整命名风格和注释格式。这三个步骤花不了 5 分钟，却能避免后期大量返工。
遇到 AI 生成的代码看不懂怎么办？直接问它。比如让它「解释这段代码的核心逻辑」，或者「告诉我这里为什么要用这个设计模式」。既能验证代码合理性，还能顺便学点新东西。我有次让 AI 生成了一段 Python 异步代码，通过追问它用 asyncio 的原因，反而搞懂了之前一直模糊的协程概念。
📚 把 AI 当成「学习工具」，而不只是「代笔」
真正厉害的程序员，会把 AI 生成的代码当成学习素材。每次 AI 生成一段你不熟悉的写法，别急着复制粘贴，先拆开来分析：它用了什么设计模式？为什么这么处理性能更好？有没有更简洁的实现方式？
我习惯建一个「代码片段库」，把 AI 生成的优质代码分类存起来。比如单独建一个「优雅的异常处理」文件夹，里面放着不同语言里 AI 给出的最佳实践。遇到类似场景，既能直接参考，也能慢慢培养自己的代码风格。
定期复盘 AI 的「失误」也很重要。记录下哪些提示词会导致生成低质量代码，哪些场景下 AI 特别容易出错（比如复杂的算法逻辑、冷门框架的特殊用法）。总结得多了，你会发现自己提需求的精准度越来越高，甚至能预判 AI 可能犯的错，提前规避。
👥 团队里用 AI？先统一「游戏规则」
多人协作时，AI 用不好反而会制造麻烦。见过一个团队，前端用 ChatGPT 生成组件，后端用 Copilot 写接口，结果两边的命名规范完全对不上，对接时浪费了大量时间。
团队里用 AI，最好先约定几个基础规则：比如统一提示词里的技术栈描述方式（别说「React」，要说「React 18 + TypeScript 5.0」）；明确哪些场景必须人工审核（比如支付、权限相关的核心代码）；甚至可以共享一套「优质提示词模板」，新人拿来就能用，减少试错成本。
定期同步 AI 使用经验也很关键。每周花 10 分钟开个短会，说说谁发现了新工具的好用功能，谁踩了某个提示词的坑。上次我们团队分享时，有人提到用「让代码符合 ESLint Airbnb 规范」作为提示词结尾，生成的代码几乎不用再调整格式，这个小技巧直接让团队编码效率提了 15%。
用 AI 辅助编程，核心不是「让 AI 替你写代码」，而是「让 AI 成为你的高效副手」。选对工具、写好提示、带着上下文沟通、做好校验、持续学习 —— 这五个步骤环环相扣，缺一不可。刚开始可能觉得麻烦，但用熟了之后，你会发现以前半天才能写完的功能，现在两小时就能搞定，剩下的时间既能深入研究技术难点，也能早点下班陪家人。
记住，AI 再厉害，也替代不了程序员对业务的理解和对代码质量的追求。工具是翅膀，但飞得高不高，还得看你自己的实力。