大家好，这里是最近被AI编程按在地上摩擦的晚枫。
作为一个维护着几个开源项目、天天跟代码打交道的程序员，我以前总觉得“手动编码”才是技术人的尊严——直到AI编程给了我一记响亮的耳光，让我彻底认怂了。
一、开源项目适配：1个月的活，AI一晚搞定
做开发的都懂，最头疼的不是写新代码，而是适配旧项目。
之前我维护的3个Python开源项目，依赖的几个核心库接连发布大版本更新，一堆Deprecated API要替换，兼容性问题要排查，还有用户反馈的隐藏bug要修复。我本来以为得抽一个月下班时间慢慢啃：先花一周看新版本文档，再花两周逐行改代码，最后一周做测试——想想都头大。
抱着试试看的心态，我把项目代码丢给了AI，就提了一个要求：“适配最新版依赖库，修复所有兼容性bug，生成测试报告”。
结果第二天早上打开电脑，直接惊了：所有Deprecated API全被批量替换成新写法，兼容性问题标注得明明白白，甚至还帮我优化了代码结构，测试用例都自动生成好了。一晚上的时间，干完了我预估一个月的活，而且跑起来零报错。
那一刻我是真的认怂了：跟AI比效率，纯手动编码简直像用算盘跟计算机算账。
二、uv迁移：明知道是好东西，却被AI拯救了我的“没时间”
还有个事儿，估计很多Python开发者都有共鸣：明知道uv比pip快10倍，依赖管理更清晰，早就想把自己的库换成uv管理，但就是没时间学。
我之前盯着uv的文档看了两回，一想到要改pyproject.toml配置、处理依赖锁定、同步现有环境，再加上平时工作已经够忙，这事就一直拖着——典型的“知道好，但没时间落地”。
昨晚加班间隙，我突发奇想跟AI说：“把我的Python库从pip迁移到uv管理，保持现有依赖不变，处理好冲突，生成迁移步骤”。
没想到就这么一句话，AI直接输出了3步操作：先安装uv，再自动转换配置文件，最后同步依赖。我照着复制粘贴命令，5分钟搞定！甚至AI还帮我写了一段用户迁移说明，直接贴到项目README里就行。
- 我用uv改造的第一个开源项目：https://github.com/CoderWanFeng/popdf
以前觉得”学习新工具”是程序员的必修课，现在发现：AI已经把”学习成本”降到了最低——你不用吃透所有细节，只要知道自己要什么，AI就能帮你落地。
三、AI编程的狠活，远不止改bug、做迁移
认怂之后，我彻底把AI当成了编程搭子，才发现它的能耐远不止这些：
- 写接口：跟AI说”用FastAPI写一个用户登录接口，包含参数校验和JWT认证”，30秒就能拿到可直接运行的代码；
- 调第三方API：复制API文档给AI，它能自动生成调用代码，还帮你处理异常和重试逻辑；
- 优化性能：把卡顿的代码丢给AI，它会标注瓶颈，给出替换方案，甚至帮你改成并发版本；
- 写文档：代码写完，AI直接生成详细注释和使用文档，比我自己写的还规范。
作为一个从手动编码过来的程序员，我不是说AI能取代开发者——它取代的是重复、机械、低价值的编码工作，让我们能把时间花在架构设计、业务理解、创新思路上。
但如果你还在硬扛这些重复活，用“手动编码”的固执对抗AI，只会越干越累，被效率甩在后面。
最后：把AI变成你的“编程外挂”，我整理了一套实战课
最近很多读者问我，怎么才能高效用AI编程，而不是被AI带偏？
其实核心不是”会用AI”，而是会指挥AI——知道怎么提需求、怎么校验结果、怎么让AI贴合你的开发习惯。
我把自己这大半年用AI编程的实战经验，整理成了一门《AI编程实战课》：从需求描述技巧、代码校验方法，到开源项目适配、新工具迁移、性能优化，全是工作中能直接用的干货。
不管你是想省时间摸鱼，还是想提升效率卷项目，这门课都能让你快速把AI变成自己的“编程外挂”。
别像我一样，等到被AI按在地上摩擦才认怂——早点用起来，让AI帮你省出时间，干更有价值的事～
附：AI编程8个高频场景指令模板（直接复制能用）
不管是改bug、迁项目还是写接口，按这个模板跟AI说话，效率直接翻倍——不用废话，AI秒懂你的需求！
1. 开源项目bug修复/版本适配
「贴出这段Python代码（或仓库链接），当前遇到XX报错（附报错信息），需要适配XX库的最新版本（vX.X.X），替换Deprecated API，修复兼容性问题，标注修改位置和原因，生成可直接运行的代码+测试用例。」
2. 工具迁移（如pip→uv）
「我的Python项目依赖在requirements.txt里，现在要迁移到uv管理，要求：1. 生成符合PEP 621的pyproject.toml文件；2. 保留所有现有依赖版本，处理依赖冲突；3. 输出3步迁移操作命令（含uv安装）；4. 写一段用户迁移说明，贴到README里。」
3. 接口开发（如FastAPI/Flask）
「用FastAPI写一个XX接口（如用户注册），要求：1. 定义Pydantic模型校验请求参数（用户名、密码、手机号，手机号需正则校验）；2. 实现JWT登录认证；3. 处理成功/失败响应（含错误码）；4. 加详细代码注释，说明关键逻辑。」
4. 代码性能优化
「贴出这段Python代码（处理XX业务，如批量读取Excel），当前运行卡顿（数据量10万条），请：1. 用cProfile定位性能瓶颈并标注；2. 优化代码（如用生成器、多进程或NumPy替代循环）；3. 对比优化前后的执行效率；4. 保留原有业务逻辑不变。」
5. 第三方API调用（如微信/支付接口）
「我要调用XX API（贴API文档链接），需求：1. 用Python写调用代码，处理请求头、参数签名（按文档要求）；2. 实现异常重试（失败3次，间隔2秒）；3. 解析返回结果，封装成统一的工具类；4. 处理常见错误（如超时、接口返回异常）。」
6. 正则表达式生成/调试
「需求：匹配字符串中的XX内容（如提取手机号、邮箱，或替换URL中的参数），请：1. 写出Python可用的正则表达式；2. 贴3个测试用例（匹配成功/失败案例）；3. 说明正则语法含义，避免踩坑。」
7. 代码重构（简化/解耦）
「贴出这段Python代码（功能：XX），请：1. 按Python PEP 8规范重构，简化冗余逻辑；2. 拆分过大的函数（单个函数不超50行）；3. 用类封装重复功能，支持复用；4. 不改变原有功能，生成重构前后对比。」
8. 技术文档/注释生成
「贴出这段Python代码（功能：XX），请：1. 为每个函数/类写Google风格的注释（含参数、返回值、异常说明）；2. 生成Markdown格式的使用文档（含安装步骤、快速上手示例、常见问题）；3. 标注关键API的使用注意事项。」
这些模板是我用AI编程大半年总结的”高效指令”——不用跟AI绕弯子，直接把“需求+约束+输出格式”说清楚，就能少走90%的弯路**。
如果想知道更多AI编程的进阶技巧（比如怎么让AI贴合你的编码风格、怎么校验AI生成代码的安全性），可以去看看我的《AI编程实战课》，里面全是能直接落地的干货，帮你彻底把AI变成“编程外挂”～
课程链接再放一次：给小白的《30讲 · AI编程训练营》
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