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继老司机的”黄金右脚“之后，即将在编程界出现“黄金对话” 。举个例子:
直接输入 App.vue 得到 App.vue => App.vue 搜索结果是 /**/App.vue, n results.
使用vscode ”#“ 选中 ”App.vue" 得到的结果是 "src/page-xxx/App.vue", 1 result.
n results 会增加至少一次 tool call 来判断那个App.vue 是对话中“可能”需要的，而这是一次高级请求 + 可能很昂贵的tokens消耗，因为读取App.vue的内容特征需要读文件内容、或者一次index search。
熟练的AI coder应该善用编辑器提供的快速选择文件、md content、commands等工具，节省tokens的同时提升生成质量。
如果AI是公司买的，请放肆大胆的用。
直接输入 App.vue 得到 App.vue => App.vue 搜索结果是 /**/App.vue, n results.
使用vscode ”#“ 选中 ”App.vue" 得到的结果是 "src/page-xxx/App.vue", 1 result.
n results 会增加至少一次 tool call 来判断那个App.vue 是对话中“可能”需要的，而这是一次高级请求 + 可能很昂贵的tokens消耗，因为读取App.vue的内容特征需要读文件内容、或者一次index search。
熟练的AI coder应该善用编辑器提供的快速选择文件、md content、commands等工具，节省tokens的同时提升生成质量。
如果AI是公司买的，请放肆大胆的用。
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#AI 编程#
Claude code + qwen3-coder-plus 好像有点问题：
1. 我这里常出现多次 参数错误，然后重新发送请求；
2. 有点自循环的味道，某个流程 在反复的做 （读A，读B，改C）多次;
3. Tokens耗费巨大，如图 $30（Claude code计算，仅供参考）, 耗费了 阿里百炼平台 100万tokens（注册免费送）之后，还费了我大概3毛7（欠费停机）；
效果如何？
生成的组件质量完全够，指明了node_modules里的ui库路径，能根据对话查找对应的 dts和代码，css vars能合理使用。
喜欢用find但特别多*号，不够精确，可能会导致上下文膨胀。
总结：对话要求高，质量够，耗费高
Claude code + qwen3-coder-plus 好像有点问题：
1. 我这里常出现多次 参数错误，然后重新发送请求；
2. 有点自循环的味道，某个流程 在反复的做 （读A，读B，改C）多次;
3. Tokens耗费巨大，如图 $30（Claude code计算，仅供参考）, 耗费了 阿里百炼平台 100万tokens（注册免费送）之后，还费了我大概3毛7（欠费停机）；
效果如何？
生成的组件质量完全够，指明了node_modules里的ui库路径，能根据对话查找对应的 dts和代码，css vars能合理使用。
喜欢用find但特别多*号，不够精确，可能会导致上下文膨胀。
总结：对话要求高，质量够，耗费高
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如何评价一次对话能让 VSCode copilot 循环4次用掉进2%（10次左右）的 premium request（Claude 4 preview）更改涉及14个文件。
总结一下（因为之前内侧过github copilot workspace，感受颇深):
1. 一定要用英文，质量比中文好很多，可以错别单词，可以不通顺，但AI能准确理解你的意思
2. Plan 很重要，全局观、核心路径清晰可以让AI少走弯路
3. 清晰代码里AI可能疑惑的地方，比如已经有Hook的地方skip掉非常重要，hook使用了reactive api控制UI状态，assert function用来处理其它代码逻辑（虽然功能重复，但各有各的好），如果你不指明，AI大概率会改你的hook（之前踩过坑）
AI平台和工具很重要，index和模糊搜索的质量直接决定了AI改代码的能力。
打完这段文字跑到 21个文件更改了，结果很不错，基本不用改
下一次遇到案例了，分享把prompts 写的像伪编程语言，效果更佳。
最后，AI的Summary一定要看！
总结一下（因为之前内侧过github copilot workspace，感受颇深):
1. 一定要用英文，质量比中文好很多，可以错别单词，可以不通顺，但AI能准确理解你的意思
2. Plan 很重要，全局观、核心路径清晰可以让AI少走弯路
3. 清晰代码里AI可能疑惑的地方，比如已经有Hook的地方skip掉非常重要，hook使用了reactive api控制UI状态，assert function用来处理其它代码逻辑（虽然功能重复，但各有各的好），如果你不指明，AI大概率会改你的hook（之前踩过坑）
AI平台和工具很重要，index和模糊搜索的质量直接决定了AI改代码的能力。
打完这段文字跑到 21个文件更改了，结果很不错，基本不用改
下一次遇到案例了，分享把prompts 写的像伪编程语言，效果更佳。
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开源的Figma MCP都是不够的，重写适配到UI库组件（结合UI库的文档，当然，文档也是优化后的）后效果非常好，不算业务代码能有90%的可用度。
那下一阶段呢？ DDD -> TDD (Playright MCP) -> AI Coding -> Playgright 自动验证 -> 灰度发布
这些可都支持headless运行，全流程跑一遍不到30分钟。总有一天研究技术的会把自己卷没，而且感觉不遥远了。
那下一阶段呢？ DDD -> TDD (Playright MCP) -> AI Coding -> Playgright 自动验证 -> 灰度发布
这些可都支持headless运行，全流程跑一遍不到30分钟。总有一天研究技术的会把自己卷没，而且感觉不遥远了。
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