明确需求、分步引导、主动审查、持续迭代是用好AI编程的关键。首先需精准描述任务细节，如语言、场景与性能要求，避免模糊指令；其次将复杂系统拆解为API设计、逻辑实现、模型定义等小步骤交互推进；生成代码后须严格检查安全性、效率与规范性，防范SQL注入、输入漏洞等问题，并可让AI自评优化；最后通过反馈不断调整提示词，提升输出质量。AI并非替代开发者，而是通过高效协作放大个人能力，真正释放生产力。
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AI确实正在深刻影响编程方式，尤其是像ChatGPT这样的语言模型，已经能协助开发者快速生成、优化和理解代码。但要真正用好它生成高质量代码，并不是简单地“问一句就出结果”。关键在于如何提问、如何引导、如何验证。
明确需求：精准描述比模糊请求更有效
想要让AI输出高质量代码，输入必须清晰具体。模糊的指令如“写个排序程序”只会得到泛泛而谈的结果。你应该说明语言、场景、数据结构甚至性能要求。
建议这样提问：- “用Python实现一个快速排序函数，支持对包含重复元素的整数列表进行原地排序。”
- “帮我写一个React组件，显示用户头像和昵称，使用TypeScript，支持暗黑模式样式切换。”
附加上下文（比如已有接口格式或错误信息）能让AI更贴近实际需求，减少返工。
分步引导：把复杂任务拆解成小问题
直接让AI写一个完整的Web后端系统，大概率会遗漏细节或结构混乱。更好的方式是分阶段沟通。
操作思路：- 先让AI设计API路由结构
- 再逐个生成控制器逻辑
- 接着补充数据库模型定义
- 最后整合并检查依赖关系
每一步都可以追问边界情况处理，比如“如果用户传入空参数怎么办？”这种互动式开发更接近真实工程流程。
主动审查：AI生成≠可直接上线
模型可能生成语法正确但逻辑有误、安全性差或效率低的代码。你必须扮演审核者角色。
重点关注以下几点：
- 是否有SQL注入风险？是否对用户输入做了校验？
- 时间复杂度是否合理？有没有冗余循环？
- 变量命名是否清晰？注释是否准确反映意图？
- 是否符合项目现有的编码规范？
可以进一步让AI自己评审：“这段代码有哪些潜在漏洞？”往往能触发它发现之前忽略的问题。
持续迭代：用反馈提升下一次输出质量
如果某次生成不符合预期，不要放弃。指出问题所在，让它修正。例如：
“这个函数没有处理网络超时的情况，请加入5秒超时机制，并返回友好的错误提示。”通过反复调整提示词和反馈结果，你能逐步训练出更适合你工作流的“虚拟协作者”。久而久之，你的提问技巧和AI的理解都会同步提升。
基本上就这些。AI不是替代程序员的工具，而是放大个人能力的杠杆。掌握与它高效对话的方法，才能真正释放生产力。
