用AI编程4个月，我总结出这5个让我效率翻倍的技巧

我是怎么开始用AI编程的

说实话，最开始我对AI编程是持怀疑态度的。

作为一个写了10年代码的老程序员，我觉得"AI能帮人写代码"这种说法有点夸张。毕竟编程不只是敲代码，还需要理解需求、设计架构、处理边界情况……

但去年年底，我抱着试试看的心态，开始在日常开发中使用AI工具。

4个月后，我的开发效率至少翻了2倍。

今天这篇文章，我想把这段时间积累的5个最实用的技巧分享给你。不吹不黑，都是我自己真实使用的。

效率提升最大的一个技巧。

以前我做一个CRUD接口，即使有代码模板，也需要改表名、写字段、写校验……一个接口大概30分钟。

现在，我把需求描述清楚给AI，1分钟就能生成一个完整的CRUD接口：

"帮我写一个用户管理的REST API，包含增删改查，字段有id、name、email、phone、create_time，用FastAPI框架，连接MySQL数据库。"

AI生成的代码质量很高，我只需要检查一下有没有遗漏的边界情况就行。

省下来的时间，我可以用来思考架构和优化性能——这些才是真正需要人类思考的事情。

接手老项目的时候，最痛苦的就是看别人的代码。几千行的代码，变量名还起的乱七八糟……

现在我的做法是：把代码丢给AI，让它帮我分析。

"这段代码的功能是什么？有哪些潜在问题？建议怎么优化？"

AI不仅能帮你理解代码逻辑，还能指出潜在的安全问题和性能瓶颈。相当于你请了一个免费的code reviewer。

以前做一个新功能，我要花大量时间查文档、看Stack Overflow、试各种方案。

现在，我直接问AI：

"Python里怎么做PDF文字识别？推荐一个精度高、速度快、免费的方案。"

AI会给你一个完整的方案，包括用什么库、怎么安装、怎么调用、有什么注意事项。虽然不一定100%正确，但帮你缩小了搜索范围，大大节省了调研时间。

写测试用例是程序员最不喜欢做的事情之一，但又不得不做。

现在我把写好的代码丢给AI：

"帮我写这个函数的单元测试，覆盖正常情况、边界情况和异常情况。"

AI会生成一套相当完整的测试用例。虽然可能漏掉一些特殊的业务场景，但至少帮你解决了80%的工作。

这个技巧不限于编程——但我觉得在编程领域特别有用。

学一个新技术的时候，传统方式是看书/看文档/看视频，费时费力。

现在，我会先让AI帮我生成一个学习路线：

"我想学LangChain做RAG应用，请给我一个从零到能做项目的学习路线，标注每个阶段需要的时间和重点。"

有了学习路线之后，遇到不懂的地方，直接问AI，比去网上大海捞针快太多了。

AI编程确实能提升效率，但有几点要注意：

在「AI编程训练营」里，我专门有一节课教你怎么写高效的prompt，让你跟AI配合得更好。