AI 编程实战：如何规避生成代码的‘坑’与提效技巧

最近，不少开发者开始尝试用 AI 来辅助编写代码，尤其是在构建公司底层框架这类复杂场景。初衷是为了提效，但实际用下来，很多人却感到头疼：生成的代码乍一看功能实现了，但仔细一瞧，细节上问题不少，比如完全忽略了缓存击穿、性能优化等关键考量。

这不，有开发者在社区里吐槽，让 AI 写底层框架代码，结果出来的东西在核心的架构设计上就有硬伤。这引发了大量程序员的共鸣，大家纷纷根据亲身经历，总结出了一套更高效、更靠谱的使用心法。

技巧一：拆分需求，分步引导

很多开发者反馈，直接抛一个宏大需求给 AI，得到的代码往往华而不实。关键技巧在于像拆解任务一样，把复杂需求拆分成具体的、可执行的步骤。

有网友精辟地总结为四步法：

1. 拆分复杂需求
2. 分步执行，或者列出 TODO List
3. 大致描述实现思路
4. 关键业务代码给出注释

说白了，你描述得越详细、越有步骤感，AI 生成的代码就越能贴近你的预期。这在当下，表达能力本身就是一种关键的生产力。

技巧二：重文档沟通，轻直接生成

另一种更“重度”但据说效果更好的策略，来自一位经验丰富的开发者。他的做法是：在动手写代码前，先花大量时间与 AI 反复沟通、完善技术方案文档，甚至能把文档磨到上万行的细节程度。

他提到，即使使用当前比较先进的编码专用模型（如 codex cli gpt-5.2-codex Extra high），生成了初步代码后，也必须进行多轮 AI 自我审查（至少4轮），并且每轮之后都需要人工仔细复查。即便如此，最终效果可能仍达不到预期的90%。这个过程让开发者从“写代码”变成了“指导者”，虽然看似省力，但你对代码质量的最终责任一点没少。一旦代码逻辑只有 AI 最清楚，后续人工修改会异常困难。

技巧三：像程序员一样思考，而非项目经理

一个非常犀利的回帖指出了问题核心：许多人在给 AI 下指令时，潜意识里用的是项目经理“画饼”式的宽泛描述，而不是程序员具象化的技术思考。

比如：

• 低效描述：“开发一个外卖订单管理系统，支持1万人使用。” （这听起来像项目立项会）
• 高效描述：“编写一个处理订单消息的接口，将订单信息暂存到 Redis 队列，预估峰值 QPS 为 1000，需要考虑缓存击穿和雪崩防护。”

前者会让 AI 陷入茫然，产出笼统且漏洞百出的代码；后者则给了 AI 清晰的技术上下文和约束条件，更像是在和一位编程伙伴对话，产出的代码自然更具可用性。

总结

AI 编程工具无疑是一个强大的助手，但它绝非“一键生成，完美运行”的神器。其产出质量严重依赖于使用者的输入质量。核心要点在于：通过精细化的需求拆解、深度的事前文档沟通，以及用具体的技术语言而非业务语言进行描述，来引导 AI。这实际上对开发者提出了更高的要求——你需要更清晰地理解问题、设计解决方案，并精准地表达出来。

这个过程，与其说是 AI 在编程，不如说是一个将你的人工智能技术思想进行严谨梳理和高效执行的过程。你开始用 AI 辅助编码了吗？在实际工作中又遇到了哪些挑战或总结出了哪些独门技巧？欢迎在技术社区里交流分享。