本文主要 AI 结合我在某互联网企业 1024《成为超级个体：AI 时代研发人员的编程技巧与最佳实践》的分享材料，再结合我补充一些关键信息的缺失。
在生成式 AI 驱动下的编程辅助工具日益普及。AI 助力编程能够显著加速开发过程，并通过代码生成、提示词优化等方式为开发人员提供支持。然而， 这类工具的实际效能受限于生成内容的准确性、上下文完整性，以及开发人员校验生成内容的成本。特别是，开发者在应用这些工具时， 如何有效地根据不同场景选择辅助模式、搭建合适的编程工作流，以及如何降低生成内容的校验成本，成为决定性因素。
引言：生成式 AI 的能力与局限性
生成式 AI 工具要求开发人员具备一定的学习成本，并且在初期使用时通常难以达到稳定的生产效率。
首先，生成式AI的输出质量很大程度上依赖于提供的上下文和输入的清晰度，若缺乏准确的问题描述或详细的上下文信息，AI生成的代码往往无法满足需求。此外，生成的代码可能包含“幻觉”现象，即AI生成的内容表面上看似合理，但实际上可能与所需逻辑不符，这增加了代码审查和修正的工作量。AI 在开发流程中仍需依赖人类的主动判断，尤其是在设计、架构和需求分析等复杂任务中，AI 只能作为辅助工具，协助完成细化任务或提供启发。
一、AI 辅助编程工具的实用技巧：不同模式的详细分析
在使用 AI 辅助编程工具时，熟悉和灵活应用不同模式，能够显著提升工具效用。常见的 AI 辅助编程模式主要包括：聊天模式、实时辅助、伴随辅助：
这些模式分别适用于不同类型的开发任务。
- 聊天模式：此模式主要通过文本对话帮助开发人员回答编程疑问、生成代码段、给出架构建议等。例如，GitHub Copilot Chat 和 Genie 就是这种模式的典型代表。通过与 AI 进行对话，开发人员可以逐步询问需求、获得示例代码或架构设计的思路。此模式适合探索性较强的问题，如研究新框架、设计复杂业务逻辑等。
- 实时辅助模式：实时辅助模式在开发过程中提供即时提示，如代码自动完成、错误检查、性能优化建议等。实时辅助主要针对开发过程中频繁出现的基础任务，适合解决即刻发现的小问题，提高开发效率。JetBrains AI Assistant 和部分 Code Interpreter 工具具备这样的特性，有助于开发者在编码过程中保持顺畅的思维流。
- 伴随辅助模式：伴随模式贯穿整个开发周期，与开发人员的日常工作紧密相连。此模式的功能包括生成代码规范、优化提交信息、生成文档等。例如，AutoDev 可以伴随开发者进行错误分析、提交生成、文档编写等一系列活动，帮助开发者降低重复劳动成本。这种模式适合需要持续支持的长周期任务，如项目文档编写、代码规范化操作等。
考虑到不同工具的提示词上下文构建机制，我们还需要对工具的一些基本原理有所了解，以便于我们更好的使用工具：诸如于类 Copilot 工具的一些技巧。
二、如何降低 AI 生成内容的校验成本？
生成式 AI 工具的另一个挑战在于校验生成内容的准确性。为此，以下三种模式有助于有效降低校验成本：
- 自动化测试：自动化测试是一种经典的校验方式，它关注输入输出的有效性，利用黑盒测试的方法验证生成代码的功能是否符合预期。例如，在生成 API 代码后，可以通过自动化接口测试工具如 RestAssured 或 Postman，对 API 的请求响应进行全面校验。这种测试方法适用于验证标准的输入输出场景，尤其是无需介入代码内部逻辑时。
- Code Interpreter：Code Interpreter 通过直接执行代码并提供即时反馈，帮助开发人员快速识别和修正问题。Code Interpreter 是较新型的校验模式，尤其在复杂计算或数据分析类任务中表现突出。以 v0.dev 为例，Code Interpreter 能够即时分析代码运行结果，快速反馈代码正确性。该模式适合需要即时反馈的编程任务，并减少代码生成过程中的错误传播。
- 代码运行时检查：通过 IDE 的实时反馈机制对代码进行运行时检查，可以在开发阶段尽早发现和纠正错误。利用如 Shire 编程插件或 Swagger API 校验工具，开发人员可以直接在 IDE 中进行提示词的校验。Shire 支持将生成内容的上下文即时运行，与 IDE 的集成可减少工具切换的成本，帮助开发者在较早阶段进行代码验证，显著降低了校验成本。
Shire 如何降低校验成本
Shire 的设计理念专注于提供高效校验的工作流，通过将生成代码的即时反馈与 mock 服务集成，减少开发者在生成内容验证上的工作量。Shire 可直接在开发环境中运行生成内容，结合远程智能体和本地工具链，简化生成内容的自动化校验流程， 最大限度地减少验证成本。Shire 还支持多种 API 开发和测试工具，能在生成内容后快速测试和迭代，保证代码符合开发标准。
三、重新构想开发流程：如何减少环节以提升生产力？
生成式 AI 在编程辅助中的广泛应用，要求开发者重新审视和构建适应 AI 的开发流程。通过减少不必要的环节、优化工具集成和加强知识资产的管理， 开发者可以进一步提升开发流程的生产力。
- 资产驱动的开发流程：AI 生成的内容通常包含丰富的知识资产。开发者可以通过创建知识库，将 AI 生成的代码规范、测试策略等产出，转化为可复用的知识资产，减少重复工作。开发者还可通过 AutoDev 等工具，将代码规范、提交信息等转化为自动生成的过程产物，帮助流程的简化。
- 减少环节，聚焦核心产出：在现有 AI 辅助工具的支持下，开发者可以在减少传统开发环节的基础上，直接生成特定功能代码。通过减少如繁琐的代码注释、文档撰写等手动环节，开发者可以将这些过程转化为标准化的 AI 指令产出。简化流程可大幅降低工作量，同时确保生成代码的一致性与质量。
- 知识转换和流程优化：在传统流程中，开发者需要经过需求分析、编码、测试等多个环节才能形成最终的产品。而 AI 助力的编码工作流允许开发者将隐性知识以显性化产出，通过将需求文档转化为 AI 提示词，快速生成代码和测试内容。通过这一知识转换过程，开发者可以在生成式 AI 的帮助下简化流程，减少不必要的返工和多轮调试。
通过重新构建开发流程、合理化环节分布，开发者不仅能更有效地适应 AI 编程，还可以在简化流程中实现生产力的最大化，从而为创新提供更多空间。
总结：面向未来——适应技能变化，放大专业能力
AI 驱动的时代对开发者的技能提出了新的要求。生成式 AI 使得开发者不仅可以成为代码的生产者，更可以成为知识的整合者与流程的设计者。通过善于构建高效的 AI 编程工作流，开发者能够在高效验证 AI 内容的同时，逐步增强对生成式 AI 工具的适应能力，并提升自身的领域知识与技术深度。
在未来，随着 AI 技术的不断成熟，掌握生成式 AI 的能力将成为每一位开发者的核心竞争力。理解如何构建 AI 友好的上下文、有效校验生成内容， 并设计适合自己的编码工作流，是提升专业技能、放大个人能力的关键。只有不断适应 AI 驱动的技能变化，开发者才能在技术飞速发展的浪潮中立于不败之地。
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