[原创] 我是如何使用AI编程的-AI编程经验总结-编程技术-看雪安全社区

# AI 编程经验总结

> 背景：又一次被 AI 气到半死，我想跟大家聊聊使用 AI 的经验。

## 前言

为什么起这个标题呢？我从去年开始，至少已经半年时间，不再自己写任何代码，全部使用 AI 来编写代码。这其中踩了很多的坑，也因为相信 AI 多次不得不自己为 AI 擦屁股。

今天想跟大家聊聊，为什么尽管 AI 目前确实存在问题，但是我依然坚持完全使用 AI 编程，而非自己手动写代码，或者只是让 AI 帮我写代码。因为 AI 确实极大地提高了我的效率，并且我确实认为 vibe coding 才是未来。

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## AI 编程的痛点

### 1. 词不达意

很多时候，我会气急败坏，比如说：
- "我不是告诉你了吗？你怎么连这都不知道！"
- "不要修改 xxx!"
- "你的思路完全错误，你做的工作没有价值!"

这时候，我成了监工，AI 成了我的员工，我期望 AI 能够自己学习，从跟我的对话过程中。

但是，让我们感到遗憾的是，只要你关了窗口，你告诉 AI 的经验，你总结的心得，就算你写成系统提示词，写成可以被调用的 Skill，其实都没有大用，AI 仍然会忘记，仍然会犯同样的错误。

这也是让我感觉最崩溃的一点：**AI 无法从跟我的对话历史中自己学到经验，然后刻在脑海的最深处。**

从这一点来看，AI 更像是一个机器而非人——人会学习，小孩子挨骂了下次就不犯这个错了，AI 挨骂了下次还会犯同样的错。

### 2. 没有主见导致无效工作

有时候，你想做一个东西，但是问 AI 这个方案是否可行，这时候，你会发现，无论你怎么说，AI 都是顺着你的意思。

假设你让 AI 找一个问题，其实代码本身没啥问题了，但是 AI 也能找出来一堆问题。这时候就暴露出来了一个问题：**AI 其实不知道什么好什么不好，AI 只是为了让你满意。**

但是我们对于未知的知识，我们希望的是有一个老师，告诉我什么是对的，什么是错的，而非一个学习机。

### 3. 喜欢想当然

根据一点点知识，自以为自己聪明，给我一个方案，然后按照方案执行，实际全都是错的。

**绝对不要让 AI 主导你的思维：**
- 它说的对，不一定对
- 它说的错，不一定错

因为很多时候，你换个问法，它就态度完全变了。

### 4. 过度设计

我不知道是谁设计的 AI 编程的奖励机制。有时候一个简单的问题，非要设计成最复杂的架构，考虑很多种意外情况，比如服务器断电、断网、关机等等。有的时候，又对最常见的错误忽视，导致真正跑的时候一堆问题。

这就意味着，**AI 默认的配置，其实和我们个人的项目结构并不相容**。也就是说，AI 不能根据我们的项目调整自己的生成代码的风格等，必须要人工地把风格总结和固化，才能够勉强适配。高度依赖我们使用 AI 的技巧。

### 5. 代码可读性差

这个更是重量级。我不知道一堆内部函数、嵌套函数给谁看的：
- 设计模式是一点不用
- 分拆模块都不会
- 一个函数写几百行，狗都不看

这个只能强制在提示词和 skill 规范，比如让 AI 写代码的时候，参考 python-code skill，但是实际上触发的概率并不高，时间一长，我忘了，AI 也忘了。

### 6. 小众知识检索困难

大部分小众的知识，AI 其实知道，但是这些知识好像放在外部的图书馆，AI 的脑子太小了记不住，必须要你提醒，AI 才能想起来。

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## 如何弥补 AI 的不足

### 1. 先规划，后动手

**绝对不要让 AI 写出来一个你还没想好架构的代码。**

也就是说，在让 AI 写代码之前，你应该心里有数：
- 第一步做什么
- 第二步做什么

如果你还没想好，就先跟 AI 进行交互，让它去查资料。等你弄清楚你要做的东西之后，让 AI 生成一个计划大纲，然后你修改这个大纲。当你觉得计划没问题之后，再开始让 AI 写代码。

**不然你会陷入无数次的返工与气急败坏。**

### 2. 永远不要盲信 AI 的结论

永远不要相信 AI 的任何结论，**除非 AI 刚刚看过这个文档**。

根据我的经验，在一个窗口中，AI 对于看过的文档，记忆力是分层次的：
- 最近的对话，AI 的记忆越精准
- 而很久以前的文档，如果你需要问到 AI 相关的问题，**一定要让 AI 再次读取**

否则这个时候，它做的一切决定可能都没有意义，会给你造成很大的错误。

### 3. 架构思路自己把控

**永远不要指望 AI 给你一个架构思路或者项目思路，这些思路自己心里一定要有数。**

AI 自己给的方案，几个方案对比一下，打分一下，自娱自乐的游戏，没有任何意义。最好的方案一定是适合自己的方案。

AI 给的方案一定倾向于杂交方案，这可能是 AI 训练机制的问题，**不要使用 AI 的方案**。

可以问 AI 业内有哪些开源项目，让 AI 完整看完代码之后，按照别人项目的方案来做，而非凭空想象。

### 4. 掌控方案，而非代码

对 AI 写的代码，我们无法保持完全的掌控。但是对 AI 给出的方案、实现计划，我们尽可能完全掌控。

**不要相信 AI 的判断，局限性太大了。**

### 5. 构建本地提示词体系

自己在本地构建自己的系统提示词等工具，帮助 AI 形成自己的风格：
- 前端用什么 UI
- 后端用什么语言
- 自己的场景是什么
- 等等信息

### 6. 及时重启会话

**AI 会降智。**

当你察觉到和 AI 的交流很费劲的时候，这时候不要继续交流了，直接关掉窗口，重新打开。AI 已经过载了。

### 7. 及时保存成果

当上下文不够的时候，**及时保存现在的成果**。

不然压缩上下文之后，大概率会忘记某些重要的东西。

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## 总结

尽管 AI 存在诸多问题，但只要掌握正确的使用方法，它依然是提升效率的利器。关键在于：

1. **你是主导者，AI 是工具**
2. **规划先行，执行在后**
3. **保持怀疑，验证为先**
4. **构建自己的 AI 工作流**

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