AI编程助手真实案例分享:我是如何用它在2小时内完成一天工作的

2025-01-06| 5190 阅读
我从事编程相关工作五年多了,每天要处理的任务堆起来能让人头大 —— 写接口文档、调试前端代码、生成测试用例,偶尔还要帮同事排查逻辑漏洞。之前每天从早忙到晚,经常要加班才能把活儿清完。直到三个月前开始用 AI 编程助手,现在基本能在下午两点前就把全天工作搞定。今天就掏心窝子跟大家聊聊我的真实体验,全是实操干货。

📌选对工具是第一步:我为什么放弃 3 个工具后锁定它?


最开始跟风用了网上推荐的两款热门工具,结果踩了不少坑。第一款是某大厂出的 AI 编程助手,确实能生成代码,但生成的内容太 “理想化”—— 它默认你用最新版本的框架,可我们公司项目还在用两年前的稳定版,生成的代码放进去全是报错。另一款国外的工具更头疼,对中文提示词理解差,稍微复杂点的需求就得用英文描述,我英语底子一般,光组织语言就得花半小时。

后来试了 CodeGeeX 4,选它主要有三个原因。一是支持多版本框架适配,能手动选择项目用的 Python、Vue 版本,生成的代码不用大改就能用。二是中文理解特别准,上次让它 “生成一个带权限校验的用户登录接口,要求包含手机号验证码和记住密码功能,返回格式用我们公司统一的 JSON 结构”,它直接输出了带注释的完整代码,连返回字段都跟我们内部规范对得上。三是有 “项目上下文关联” 功能,能读取我当前打开的代码文件,生成相关代码时会自动参考已有逻辑,不会出现变量名冲突。

用了三周后发现,选 AI 编程助手不能只看名气,得盯着自己的实际需求。如果你跟我一样在传统企业做开发,优先选支持旧版本框架、中文提示词友好的工具;要是做前沿技术项目,再考虑那些擅长生成新框架代码的工具。

💻3 个核心场景拆解:从 “熬一天” 到 “2 小时搞定” 的关键


先说说我之前的工作节奏:早上 9 点到公司,先花 1 小时理清楚今天要做的事,然后开始写接口文档(平均 2 小时),接着调试前端页面交互(1.5 小时),下午还要生成测试用例和简单的使用说明(2 小时),中间穿插处理同事的临时问题,一天下来脑子都是懵的。现在用 AI 编程助手后,每个环节都能省出大把时间。

写接口文档是最明显的变化。之前要对着数据库表结构,一个个字段写说明、填类型、标是否必填,遇到关联表还得手动梳理逻辑。现在我会先把数据库表结构复制给 AI,加上一句 “按公司接口文档模板生成,包含请求参数、返回示例、异常说明,重点标注 user_id 和 role_id 的关联逻辑”。它生成初稿只要 5 分钟,我再花 15 分钟检查有没有遗漏的业务规则就行。上周写一个包含 8 张关联表的订单接口文档,以前得 2 小时,现在 40 分钟就搞定了。

调试代码这块,AI 助手就像个 “即时顾问”。前端页面有个问题卡了我半天 —— 点击按钮后数据加载成功,但列表不会自动刷新。我把相关的 Vue 代码复制过去,说 “点击确认按钮后,已成功获取新数据,但列表未更新,帮我找原因并修改”。它 30 秒就指出问题:我只更新了数据变量,没调用列表渲染的刷新函数。跟着它给的修改建议改完,刷新问题立马解决。以前这种问题要么自己慢慢试,要么问同事,至少得花 20 分钟,现在 5 分钟内肯定搞定。

生成测试用例也省了不少事。之前要根据接口功能一条条想场景,比如正常输入、参数为空、格式错误这些情况,还得写预期结果。现在让 AI“按等价类划分法生成测试用例,包含正向、边界、异常场景,重点覆盖手机号格式校验和 token 过期场景”,它能直接输出表格形式的用例,我只要补充几个公司特有的业务场景就行。以前生成 10 个接口的测试用例要 1.5 小时,现在 40 分钟就够了。

⏱️效率翻倍的 3 个核心技巧:不是工具不行,是你没用到点子上


很多人说 AI 编程助手 “不好用”,其实大概率是方法不对。我前两周也遇到过生成内容用不了的情况,后来摸索出几个技巧,现在生成的内容能用率能达到 80% 以上。

精准提示词是核心中的核心。刚开始我就简单说 “生成一个登录接口”,结果 AI 给的是最基础的版本,没有验证码、没有密码加密,根本没法用。后来学会在提示词里加 “定语”——“生成基于 Spring Boot 的用户登录接口,包含手机号验证码校验(有效期 5 分钟)、密码 MD5 加密、登录成功后返回 token(有效期 2 小时),并抛出‘验证码错误’‘账号已冻结’两种自定义异常”。提示词越具体,生成的内容越贴近需求,修改量能减少 60%。

先搭框架再填内容效率更高。比如写复杂的业务逻辑代码前,我会先在提示词里列清楚步骤:“1. 查询用户当前积分;2. 判断积分是否满足兑换条件;3. 满足则扣减积分并生成兑换记录;4. 不满足则返回提示;5. 整个过程加事务处理”。AI 会严格按这个框架生成代码,逻辑顺序不会乱。之前没搭框架时,它可能先扣减积分再查余额,导致逻辑错误,现在基本不会出现这种问题。

学会 “二次追问” 能解决 80% 的细节问题。生成的代码如果有小瑕疵,不用重新生成,直接追问就行。比如上次它生成的分页查询代码没处理 “页码为 0” 的情况,我就接着说 “补充页码小于 1 时的异常处理,返回默认第一页数据”,它会在原有代码基础上修改,比重新生成节省一半时间。而且追问时可以提 “按我们公司的编码规范调整注释格式”,它能记住之前的需求,不用反复强调。

⚠️这些坑我踩过,你就别再掉进去了


用 AI 编程助手不是 “一劳永逸”,要是没注意这些问题,反而会浪费时间。我前一个月踩的坑,现在整理出来给大家提个醒。

千万别完全依赖 AI 生成的代码,一定要自己过一遍。上周生成一个支付相关的接口,AI 把 “订单金额乘以 0.9” 写成了 “除以 0.9”,虽然注释写的是 “打九折”,但代码逻辑反了。幸亏我调试时多看了一眼,不然上线后损失可就大了。所有涉及金额、权限、数据校验的代码,必须手动核对逻辑,AI 毕竟是按概率生成内容,偶尔会犯低级错误。

别让 AI 处理太模糊的需求。有次同事让我 “优化一下首页加载速度”,我直接把这句话扔给 AI,结果它给了 10 条建议,从图片压缩到接口缓存都有,但没说哪个最有效。后来我先自己分析:首页加载慢主要是因为同时请求了 5 个接口。再让 AI“给出合并首页 5 个接口为 1 个的方案,包含后端接口改造和前端请求调整”,它给出的方案就特别具体,当天就落地了。先自己理清核心问题,AI 才能帮上大忙

另外,要定期更新 AI 的 “知识库”。我们项目上个月更新了权限管理规则,刚开始用 AI 生成相关代码时,它还按旧规则来。后来我把新的权限表结构和规则文档上传到工具的 “项目知识库”,再生成的代码就完全符合新要求了。如果你的项目有频繁的规则调整,每周花 10 分钟更新一次知识库,能避免大量返工

🚀用了 3 个月的进阶感悟:AI 是工具,不是 “替你干活”


现在每天省出来的时间,我会用来做两件事:一是研究新框架,之前总说没时间学 Vue3,现在每天下午能抽 1 小时看教程;二是整理常用的提示词模板,比如 “接口文档生成模板”“前端调试提示词模板”,现在团队里的同事都在用我整理的模板,大家效率都提上来了。

有个感触特别深:AI 编程助手不是让你 “少干活”,而是让你 “干更有价值的活”。以前花大量时间在重复劳动上,现在把这些时间腾出来,能去思考怎么优化业务逻辑、怎么提升系统稳定性。这三个月里,我提交的两个优化方案被采纳,涨了工资,这是以前光埋头写代码想都不敢想的。

最后想说,别纠结 “用 AI 是不是偷懒”。编程行业一直在变,从汇编到高级语言,从手动写代码到用框架,本质都是用工具提高效率。能把 AI 用明白,本身就是一种能力。如果你现在还在被重复劳动困住,真的可以试试 AI 编程助手,选对工具、用对方法,效率提升的感觉太爽了。

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