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。