用 AI 辅助代码与调试

AI 编程助手最适合放在有边界的工程循环里：理解问题、提出小改动、运行或说明检查方式，再根据证据修正。它应该加速判断，而不是替代判断。

适合交给 AI 的代码任务

可以把 AI 用在容易审查的任务上：

• 解释函数或错误信息。
• 根据预期行为起草单元测试。
• 提出小范围重构。
• 对比实现方案。
• 根据已有代码生成文档。
• 分析失败测试的可能原因。

不要把巨大且模糊的任务直接丢给 AI，而不给需求和验证方式。

调试提示词模式

调试时提供：

• 你期望发生什么。
• 实际发生了什么。
• 最小相关代码片段。
• 完整错误信息。
• 能复现问题的输入。
• 已经运行过的测试或命令。

然后要求 AI 给出可能原因、最小修复方案和验证步骤。

AI 编程循环

日常代码工作可以使用这个循环：

1. 说明问题，并要求列出可能原因。
2. 要求提出最小且安全的改动。
3. 自己应用或审查改动。
4. 运行测试、类型检查、lint 或聚焦的手动检查。
5. 只有需要继续迭代时，才把检查结果反馈给 AI。

这个循环能把助手限制在可控范围内，避免一次提示词变成一大块未经审查的补丁。

带护栏的重构

要求重构时，要说明不能改变什么：公开 API、输出格式、数据库结构、可访问性行为或性能约束。没有护栏时，AI 可能通过改变契约来“优化”代码。

像审查补丁一样审查生成代码

不要因为生成代码看起来整洁就放松审查。像审查任何补丁一样检查它：正确性、边界条件、安全性、依赖变化、可读性和测试。

什么时候停下来手动检查

当助手反复给出同一个失败修复、引入无关重写、擅自改变公开行为，或说不清如何验证结果时，就应该暂停 AI 流程。先自己检查代码，缩小问题，再用更小的提示词重新开始。

关键结论

• AI 在小而可审查的代码循环里最强。
• 调试提示词应包含现象、复现步骤和期望行为。
• 生成代码仍然需要测试和审查。
• 当 AI 开始扩大改动范围时，停下来缩小任务。

下一课

下一课学习在信任 AI 回答之前如何进行验证。