AI写代码一言难尽？我的5个提示词技巧让代码质量翻倍
用AI写代码快一年了，踩过无数坑。
最大的感受： AI不是不能写好代码，是你不会问
😭 AI写代码常见灾难
❌ 代码能跑但乱七八糟 ❌ 逻辑没问题但没有错误处理 ❌ 功能实现了但性能极差 ❌ 问它bug在哪，开始装傻 ❌ 让它优化，越改越烂
你以为AI在帮你，其实在给自己挖坑
💡 我的5个核心技巧
1️⃣ 别让AI一次写完
❌ 错误示范：
"帮我写一个用户管理系统"
✅ 正确做法：
"先帮我设计用户管理系统的数据库结构"
→ Review设计
"基于这个结构，写User模型的CRUD"
→ Review代码
"加上参数验证和错误处理"
→ 逐步完善
分步骤，每步Review，质量直接提升50%
2️⃣ 明确代码规范
❌ 错误示范：
"写一个API接口"
✅ 正确做法：
"用FastAPI写一个用户注册接口
要求：
- 使用Pydantic做参数验证
- 密码需要bcrypt加密
- 返回标准的JSON响应格式
- 加上详细的注释
- 遵循RESTful规范"
要求越具体，代码越规范
3️⃣ 让AI解释再写
❌ 错误示范：
"帮我优化这段代码"
✅ 正确做法：
"先分析这段代码的问题：
1. 性能瓶颈在哪？
2. 有哪些潜在bug？
3. 可以怎么优化？
然后给出优化后的代码"
先让它思考，再让它动手
4️⃣ 要测试用例，不只要代码
❌ 错误示范：
"写个排序函数"
✅ 正确做法：
"写个快速排序函数
同时给出：
1. 单元测试（pytest）
2. 边界情况测试
3. 性能测试
4. 使用示例"
有测试的代码才是生产级代码
5️⃣ 让AI做Code Review
这个技巧最牛逼！
第一步：让AI写代码
第二步：让另一个对话让AI review这段代码
第三步：根据review意见让原AI改进
AI互相挑刺，代码质量暴涨
🔥 实战案例
场景：写一个Agent工具类
普通做法：
User: "帮我写个LangChain的Agent工具类"
AI: [一堆代码]
User: "有bug..."
AI: "抱歉，让我修复"
→ 来回5轮，还是有问题
高级做法：
Round 1：架构设计
"设计一个Agent工具类的架构
需要包含：
- 初始化配置
- 工具注册机制
- 执行流程
- 错误处理
- 日志记录
先给出UML类图和设计思路"
Round 2：分模块实现
"基于刚才的设计，先实现工具注册模块
要求：
- 支持装饰器注册
- 参数自动验证
- 完整的类型注解
- docstring文档"
Round 3：测试驱动
"为刚才的模块写pytest测试
包括：
- 正常注册流程
- 重复注册检测
- 参数验证测试
- 异常情况处理"
结果：代码质量直接拉满！
📊 效果对比
改进前：
- 写代码时间：10分钟
- 调试时间：2小时
- 代码质量：6分
改进后：
- 写代码时间：30分钟（分步骤）
- 调试时间：20分钟
- 代码质量：9分
多花20分钟，省2小时！
💎 进阶技巧
技巧6：提供上下文
"这是我的项目结构：[贴代码]
这是我的数据模型：[贴代码]
基于这些，帮我写XX功能"
技巧7：要求遵循最佳实践
"用Python最佳实践写XX
- 遵循PEP 8
- 使用类型注解
- 单一职责原则
- 依赖注入"
技巧8：让AI给出多个方案
"给出3种实现方案：
1. 性能优先
2. 可读性优先
3. 平衡方案
分析优劣后我选一个"
⚠️ 避坑指南
❌ 不要做的：
- 一次让AI写500行代码
- 发现bug就让它"修复"（会越改越烂）
- 不review就直接用
- 遇到报错就把错误全贴给它
✅ 应该做的：
- 分模块开发
- 自己先理解逻辑
- 及时review和测试
- 把AI当助手不是保姆
🎯 总结
AI写代码的核心： 不是让它替你思考 而是让它加速你的思考
好的流程： 你设计 → AI实现 → 你Review → AI优化 → 你测试
记住： 垃圾Prompt = 垃圾代码 好的Prompt = 生产级代码
我这些技巧都是踩坑踩出来的 下期分享：如何用AI做Code Review
你平时怎么用AI写代码？ 评论区聊聊👇
#AI编程 #代码质量 #LangChain #FastAPI #Prompt工程 #程序员 #技术分享 #最佳实践---
AI写代码一言难尽？我的5个提示词技巧让代码质量翻倍
用AI写代码快一年了，踩过无数坑。
最大的感受： AI不是不能写好代码，是你不会问
😭 AI写代码常见灾难
❌ 代码能跑但乱七八糟 ❌ 逻辑没问题但没有错误处理 ❌ 功能实现了但性能极差 ❌ 问它bug在哪，开始装傻 ❌ 让它优化，越改越烂
你以为AI在帮你，其实在给自己挖坑
💡 我的5个核心技巧
1️⃣ 别让AI一次写完
❌ 错误示范：
"帮我写一个用户管理系统"
✅ 正确做法：
"先帮我设计用户管理系统的数据库结构"
→ Review设计
"基于这个结构，写User模型的CRUD"
→ Review代码
"加上参数验证和错误处理"
→ 逐步完善
分步骤，每步Review，质量直接提升50%
2️⃣ 明确代码规范
❌ 错误示范：
"写一个API接口"
✅ 正确做法：
"用FastAPI写一个用户注册接口
要求：
- 使用Pydantic做参数验证
- 密码需要bcrypt加密
- 返回标准的JSON响应格式
- 加上详细的注释
- 遵循RESTful规范"
要求越具体，代码越规范
3️⃣ 让AI解释再写
❌ 错误示范：
"帮我优化这段代码"
✅ 正确做法：
"先分析这段代码的问题：
1. 性能瓶颈在哪？
2. 有哪些潜在bug？
3. 可以怎么优化？
然后给出优化后的代码"
先让它思考，再让它动手
4️⃣ 要测试用例，不只要代码
❌ 错误示范：
"写个排序函数"
✅ 正确做法：
"写个快速排序函数
同时给出：
1. 单元测试（pytest）
2. 边界情况测试
3. 性能测试
4. 使用示例"
有测试的代码才是生产级代码
5️⃣ 让AI做Code Review
这个技巧最牛逼！
第一步：让AI写代码
第二步：让另一个对话让AI review这段代码
第三步：根据review意见让原AI改进
AI互相挑刺，代码质量暴涨
🔥 实战案例
场景：写一个Agent工具类
普通做法：
User: "帮我写个LangChain的Agent工具类"
AI: [一堆代码]
User: "有bug..."
AI: "抱歉，让我修复"
→ 来回5轮，还是有问题
高级做法：
Round 1：架构设计
"设计一个Agent工具类的架构
需要包含：
- 初始化配置
- 工具注册机制
- 执行流程
- 错误处理
- 日志记录
先给出UML类图和设计思路"
Round 2：分模块实现
"基于刚才的设计，先实现工具注册模块
要求：
- 支持装饰器注册
- 参数自动验证
- 完整的类型注解
- docstring文档"
Round 3：测试驱动
"为刚才的模块写pytest测试
包括：
- 正常注册流程
- 重复注册检测
- 参数验证测试
- 异常情况处理"
结果：代码质量直接拉满！
📊 效果对比
改进前：
- 写代码时间：10分钟
- 调试时间：2小时
- 代码质量：6分
改进后：
- 写代码时间：30分钟（分步骤）
- 调试时间：20分钟
- 代码质量：9分
多花20分钟，省2小时！
💎 进阶技巧
技巧6：提供上下文
"这是我的项目结构：[贴代码]
这是我的数据模型：[贴代码]
基于这些，帮我写XX功能"
技巧7：要求遵循最佳实践
"用Python最佳实践写XX
- 遵循PEP 8
- 使用类型注解
- 单一职责原则
- 依赖注入"
技巧8：让AI给出多个方案
"给出3种实现方案：
1. 性能优先
2. 可读性优先
3. 平衡方案
分析优劣后我选一个"
⚠️ 避坑指南
❌ 不要做的：
- 一次让AI写500行代码
- 发现bug就让它"修复"（会越改越烂）
- 不review就直接用
- 遇到报错就把错误全贴给它
✅ 应该做的：
- 分模块开发
- 自己先理解逻辑
- 及时review和测试
- 把AI当助手不是保姆
🎯 总结
AI写代码的核心： 不是让它替你思考 而是让它加速你的思考
好的流程： 你设计 → AI实现 → 你Review → AI优化 → 你测试
记住： 垃圾Prompt = 垃圾代码 好的Prompt = 生产级代码
我这些技巧都是踩坑踩出来的 下期分享：如何用AI做Code Review
你平时怎么用AI写代码？ 评论区聊聊👇
#AI编程 #代码质量 #LangChain #FastAPI #Prompt工程 #程序员 #技术分享 #最佳实践
