高效使用AI编程助手的关键是构造清晰、具体、上下文完整的提示词，需明确技术栈、提供输入输出示例、分步拆解逻辑、嵌入防御性约束，并复用结构化模板。
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如果您希望借助 Copilot 或 ChatGPT 等 AI 编程助手高效生成可用代码，关键在于构造清晰、具体、上下文完整的提示词。以下是针对不同编程场景设计的指令范例与实践方法：
一、明确任务边界与技术栈
AI 无法凭空推断开发环境、语言版本、框架约束或运行平台，提示词中必须显式声明这些要素，否则生成的代码可能语法错误、依赖缺失或逻辑错位。
1、在提示词开头直接写明编程语言和版本，例如：“使用 Python 3.11”或“基于 React 18 + TypeScript”。
2、指明运行环境，例如：“代码需在 Node.js 18 环境下执行，不依赖浏览器 API”。
3、说明输入输出格式要求，例如：“函数接收一个字符串数组，返回按字典序升序排列的新数组，不修改原数组”。
二、提供可运行的输入输出示例
示例比抽象描述更具引导力，能显著提升生成代码的准确性与鲁棒性，尤其对边界条件处理有决定性作用。
1、在提示词中插入“输入→输出”对照组，例如：“输入：['apple', 'Banana', 'cherry'] → 输出：['apple', 'cherry', 'Banana']（注意大小写敏感）”。
2、补充异常输入场景，例如：“若输入为空列表，返回空列表；若输入含 None 元素，抛出 ValueError”。
3、对复杂结构标注字段含义，例如：“用户对象为 {id: int, name: str, active: bool}，需筛选 active=True 且 name 长度大于 3 的用户”。
三、分步拆解逻辑并指定实现方式
当任务涉及多阶段处理时，AI 易忽略中间状态或混淆执行顺序。通过提示词强制分步，可确保生成代码具备可读性与可调试性。
1、用动词短语列出步骤骨架，例如：“第一步：解析 JSON 字符串；第二步：校验字段 presence 和类型；第三步：转换时间戳为 ISO 格式”。
2、限定算法策略，例如：“使用双指针法实现，禁止使用内置排序函数”。
3、要求添加内联注释，例如：“每行核心逻辑后添加 # 解释该行目的”。
四、嵌入防御性编程约束
默认生成的代码常忽略错误处理、类型检查与资源释放，需在提示词中强制注入工程化要求，避免生成仅适用于理想数据的脆弱代码。
1、明确异常处理范围，例如：“捕获 FileNotFoundError 和 PermissionError，并统一返回 {'success': False, 'error': str(e)}”。
2、要求类型提示，例如：“所有函数必须包含完整 type hints，包括参数、返回值及变量声明”。
3、指定资源管理方式，例如：“使用 with 语句打开文件，禁止调用 .close()”。
五、复用结构化模板构建提示词
固定模板可降低每次构造提示词的认知负荷，确保关键要素不遗漏，同时便于团队内标准化协作。
1、采用「角色+任务+约束+示例」四段式结构，例如：“你是一名 Python 后端工程师。编写一个 FastAPI 路由函数，接收 POST /api/v1/submit 的 JSON 数据，验证 email 字段为合法格式，成功则返回 201 响应体 {'status': 'ok'}。示例输入：{'email': 'test@example.com'}”。
2、对高频任务预设模板片段，例如数据库操作类提示词复用：“使用 SQLAlchemy Core（非 ORM），连接字符串为 env.DATABASE_URL，执行原生 INSERT，返回 lastrowid”。
3、在模板末尾追加质量指令，例如：“生成代码必须通过 mypy --strict 检查，无 warning，无 unreachable code”。
