摘要

传统编程效率低？本文详解5大AI编程思维与9个最佳实践，助你从代码执行者转型为策略制定者，掌握精准沟通与迭代反馈技巧，实现硅谷Vibe Coding高效开发。

作为一个天天 coding 的数据分析师，我已经好久没认认真真写过代码了。有天，惊讶的发现：有些同事还在一行一行的敲，像个「疯子」一样。

其实，它们不是不知道 AI 编程的威力，而是受困于过去多年传统编程方式的囹圄，反倒说 AI 不好用。

由此可见，想真正把 AI 用好，就必须「思维先行」，掌握 AI 编程的关键心法，才能得心应手。

今天饼干哥哥 🍪 就跟大家分享一下 5 大 AI 编程思维与 9 个最佳实践建议

先从「变化」说起

要理解 AI 编程思维，首先要看清“变化”发生在哪里。

1. 传统编程的逻辑：精确的蓝图绘制者

• 如同学习外语： 传统编程要求开发者像学习一门外语一样，严格掌握编程语言的语法规则（如 Python 的 print("你好") 必须精确无误）。

• 步步为营的构建： 开发者需要像建筑师绘制详细蓝图一样，手动编写每一行代码，定义每一个功能模块（如制作计算器需手写所有按钮逻辑、运算规则）。这需要深入理解技术细节，如 HTML 结构、CSS 样式、JavaScript 交互、数据库存储、服务器部署等。

• 细致的错误修正： 调试如同修改作文中的错别字，需要开发者逐行检查、反复测试，有时为一个小错误耗费数小时。

• 核心思维： 重点在于**“如何”** 通过精确的指令（代码）让计算机执行任务。思维更偏向于实现细节和底层逻辑。其基础是经典的“输入 -> 处理 -> 输出”模式，如同菜谱（准备食材 -> 按步骤烹饪 -> 完成菜品）或工厂流水线（原料投入 -> 多工序协同处理 -> 成品输出）。

**2. **AI 编程的逻辑：意图的沟通者与引导者

• 如同与助手对话： AI 编程允许开发者使用自然语言描述需求（“我想做一个能计算两个数字之和的程序”），AI 则负责将意图转化为代码。

• 关注目标而非路径： 重点从“怎么写代码”转向**“想要解决什么问题”** 。开发者更像产品经理或项目指挥，描述目标（“做一个可以展示商品、支持购物车、能在线支付的网站”），AI 则提供实现方案。

• 智能辅助与迭代： AI 不仅生成代码，还能进行智能纠错（“第 3 行缺少分号”、“变量名拼写错误”）和优化（“建议优化循环结构提高效率”、“精简逻辑”）。开发者通过反馈引导 AI 逐步完善。

• 核心思维： 重点在于**“清晰地表达意图”并“有效地引导 AI”** 。开发者需要具备更强的需求定义、方案评估和结果验证能力。这并非意味着编程基础不重要，而是入门门槛降低，对高层抽象和逻辑规划能力的要求提升。

AI 编程的 4️⃣ 大关键心法

省流看图：

适应 AI 编程时代，开发者需要在原有编程思维基础上，强化和培养以下关键心法：

1. 从执行者到策略制定者与质量把关者

• 思维转变： 不再仅仅是代码的编写者，更是需求的定义者、AI 策略的选用者、最终结果的评审者。你需要决定“做什么”，评估 AI 提出的多种实现路径（Karpathy 提到的“策略先行”），并对最终产出的质量负责。

• 实践要点： 面对 AI 的建议，要保持“慢下来，保持防御性、谨慎、甚至偏执”的态度（Karpathy），不轻信，主动进行验证。

2. 精准沟通：结构化描述需求的能力

• 区别于闲聊： AI 编程不是漫无目的的对话，而是目标导向的沟通。模糊的指令（“帮我做个处理图片的程序”）无法得到有效结果。

• 精准表达四要素：

  • 对象 (Who/Where)： 明确目标用户和使用场景（例如，为“通勤上班族”设计“移动端 PWA”新闻阅读器，需考虑“离线阅读”、“单手操作”等）。
  • 功能 (What)： 清晰定义核心价值和关键操作，区分主次（例如，AI 写作助手的核心是“结构建议”、“段落展开”、“语言优化”）。
  • 细节 (How)： 提供具体的要求和约束条件（例如，在线教育平台的“配色”、“字体大小”、“首屏加载时间 <3 秒”、“支持 1000 人同时在线”）。
  • 边界 (What NOT)： 明确不需要什么，有时比列举需要什么更有效（例如，简单记账 APP“不需要预算管理”、“不需要投资功能”、“不需要多人共享”）。

• 训练方法： 进行“从模糊到精准”的问题描述练习（如将“做个计算器”逐步细化到界面、功能、交互的具体要求），并学会用具体、可执行的描述替代抽象词汇（如用“登录过程不超过 3 步”替代“优化用户体验”）。

3. 强化结构化与分解思维：高内聚，低耦合

• AI 更需引导： AI 可能生成冗长或耦合度高的代码。因此，将复杂问题拆解成小而 manageable 的部分（问题分解思维，如计算器拆分为获取输入、运算、显示结果）变得更为重要。

• 模块化与分层： 坚持模块化（将功能打包成可重用模块，如电商系统的用户验证、价格计算、数据存储模块）和分层设计（如天气 API 分为数据层、逻辑层、展示层），明确各部分职责，降低依赖。“高内聚，低耦合” 这一原则在 AI 编程中愈发关键，它有助于你更好地指导 AI 生成结构清晰、易于维护的代码。

• 实践要点： 在向 AI 提需求时，就按照模块化/函数化的方式进行，明确每个部分的输入输出和职责。

4. 拥抱迭代与反馈循环

• AI 编程非一步到位： AI 生成初始代码后，几乎总需要通过反馈进行调整优化。将编程视为一个持续的“对话-生成-测试-反馈”循环（如开发天气小程序，从基础查询到自动定位，再到后台更新）。

• 提供有效反馈： 模糊反馈（“程序不太好用”）无效。要提供具体、可操作的反馈（“在 iPhone 12 上，点击刷新按钮后页面卡顿 3 秒，控制台显示内存溢出警告”）。

• 版本管理思维： 渐进式开发，每完成一步或重大修改后保存版本，便于在 AI 引入问题时回滚。

5. 批判性思维与主动学习：不委托理解

• AI 非完美： 认识到 AI 可能产生的错误类型，如语法错误、逻辑漏洞、过度简化（缺少异常处理）。

• 评审与学习（Karpathy 核心环节）： 收到 AI 代码后，必须主动评审。对照官方文档理解新 API，向 AI 提问以澄清疑点，甚至回溯尝试其他方案。开发者必须抓住这个“行内学习机会”，深化自身理解，绝不能“委托理解”。最终的理解责任仍在开发者。

• 系统化调试： 建立调试思维，能够定位问题（错误信息、复现条件）、隔离问题（最小测试用例）、提出假设并验证、最终找到解决方案并预防。

AI 编程的 9️⃣ 个最佳实践建议

省流看图：

结合上述思维心法，以下是一些开箱即用的最佳实践：

1. 上下文拉满 (Stuff everything relevant into context)： 在开始时，尽可能提供项目的所有相关背景信息给 AI，让它有全局视野（Karpathy 步骤 1）。

2. 策略先行，而非直接要代码 (Describe the next change, ask for approaches)： 先描述你下一步想做什么，让 AI 提供几种高级方法及其优劣，你选择后再让它生成代码初稿（Karpathy 步骤 2、3）。

3. 小步快跑，增量修改 (Incremental changes)： 每次只要求 AI 完成一个具体的、增量的改动，便于控制和测试。遵循奥卡姆剃刀原则，最小化修改。

4. 明确指令，结构化提问 (Structured prompts)： 使用清晰的语言，结合精准表达四要素，甚至可以提供代码模板或伪代码来指导 AI。将复杂任务分解成多个子任务提问。

5. 主动评审，验证学习 (Review, Learn, Verify)： 花时间阅读、理解、测试 AI 生成的代码。不熟悉的 API 要去查官方文档。把 AI 当作学习工具，不断提问。

6. 善用反馈，精确指导 (Effective feedback loop)： 给出具体、可复现的错误描述或改进要求。

7. 严格测试，确保质量 (Test rigorously)： AI 生成的代码同样需要严格的单元测试、集成测试等来保证功能正确和健壮性。

8. 拥抱工具，适应流程 (Utilize tools)： 熟悉并利用好 Cursor、GitHub Copilot、腾讯云 CodeBuddy 等 AI 编程工具，它们通常内置了支持这种新流程的功能。

9. 保持控制，版本管理 (Maintain control, use Git)： 始终保持开发者作为主导者，利用 Git 等工具管理代码版本，方便追踪和回滚。