成为超级个体：AI时代的研发人员编程技巧最佳实践 - Phodal | Phodal - A Growth Engineer

随着AI技术在软件开发中的普及，开发人员的角色正在从单一技术专家逐渐转向“超级个体”——即具备跨界、创新和自我迭代能力的多面手。生成式AI不仅简化了传统开发流程，更通过不断迭代的反馈机制让开发人员掌握新技术栈、快速适应需求变化，并能将复杂的业务知识融入代码。本文结合生成式AI的实践场景，解析如何高效运用AI辅助工具并适应技术转型。

1. 生成式AI的能力与局限性

生成式AI工具，例如GitHub的Copilot，通过学习和理解代码片段生成代码或提供自动补全，显著提升了开发速度。例如，开发人员只需描述想要的功能，AI便可以生成初始代码，甚至包括架构和代码结构。然而，生成式AI的效果参差不齐，并非所有代码都符合项目需求。在GitHub的案例中，Copilot生成的代码的平均接受率为30%左右，主要原因在于AI生成的代码质量不一，有时会生成冗余代码或错误的逻辑，甚至出现“幻觉”代码（无依据的内容），这增加了代码审查的负担。

AI 体验的“曲折”过程

在实际操作中，生成式AI工具的使用体验并非一帆风顺。开发人员在首次接触时，通常会因AI生成的代码质量问题和提示词调试过程所困扰。尽管如此，通过反复迭代提示词和适应AI的特定模式，开发人员可以逐渐掌握生成式AI的应用，从而在实践中有效发挥AI的优势。

然而，生成式AI在实际应用中也面临诸多限制，包括：

• 上下文不完整：生成内容缺乏上下文，特别是在业务逻辑复杂的情况下，往往需要开发者进行额外的修改和调试。
• 生成质量不稳定：生成内容可能包含冗余信息或“幻觉”（hallucinations），如生成与需求无关的代码或错误的逻辑。
• 工具链不完善：现有工具在生成内容质量、与现有IDE集成等方面仍有改进空间。例如，生成代码后还需在IDE中手动进行优化和测试，影响流畅度。

2. AI辅助编程工具的实用技巧

为充分发挥AI辅助编程工具的效果，开发人员需要掌握一些实用的技巧，以便有效运用AI生成的代码和提示。AI辅助编程的三种主要模式为：

• 聊天模式：通过与AI进行多轮对话，开发人员可以从需求分析到代码示例、架构设计等方面获取全面支持。工具如GitHub Copilot Chat、Genie等允许用户通过自然语言输入获得上下文相关的代码块和最佳实践。
• 伴随模式：伴随模式工具如JetBrains AI Assistant或AutoDev，支持在开发过程中生成实时建议，包括错误分析、提交信息生成和文档撰写。这样开发人员可以在代码编辑时获得即时反馈，提升编程效率。
• 实时模式：在编码过程中提供自动完成、错误检测和代码优化建议等，如自动化地识别并修复代码中的潜在错误。这种方式确保了编码的实时反馈，减少了开发过程中的反复修改。

如何构建有效的提示词

构建高质量提示词是提升AI生成代码质量的关键。好的提示词应该包括明确的上下文信息、需求描述和预期输出格式。在复杂需求场景中，开发人员可以通过分步提问，将需求拆分为具体的子任务。比如，如果需要生成一个面向API的提交信息，除了代码片段差异信息，还可以增加描述性内容，使提交信息更符合规范。

不同的AI工具在不同的场景下需要不同的提示词策略。例如，在Copilot中，注释、函数名称和代码片段都是提示词的一部分，而在聊天模式下则需要明确地提出背景、需求和输出形式，以避免生成不符合预期的代码。

3. 融入软件工程实践，降低校验成本

在生成式AI辅助下的开发流程中，生成内容的校验与验证成为重要一环。传统的软件工程校验方法仍然适用于AI生成的代码，以确保代码符合业务逻辑并降低验证成本。以下是几种常见的校验策略：

• 自动化测试：通过单元测试、集成测试、接口测试等方法验证生成代码的准确性。例如在API开发过程中，可以使用RestAssured生成API测试，或通过WireMock模拟服务请求，以此来验证生成代码的稳定性和正确性。
• 黑盒测试：通过测试输入和输出，而无需关注代码的具体实现，确保生成的功能模块符合预期。例如在界面开发中，可以通过UI测试验证按钮交互和数据渲染效果。
• 运行时反馈：在IDE中构建实时反馈机制，结合代码生成平台和云端智能体（如Dify智能体）减少工具间的切换，从而实时校验生成内容是否符合业务需求。

通过这些方法，开发者不仅能快速校验生成内容，还能在验证过程中积累反馈数据，帮助AI不断改进生成质量。

4. 重构开发流程：加速产出，优化知识转化

AI辅助编程带来了重构开发流程的机会，通过更流畅的资产生成与知识转化机制，可以大幅提升产出质量。在软件开发生命周期中，许多隐性知识如业务需求、架构设计等，往往会影响开发过程的效率。在AI的帮助下，这些知识可以系统化地转化为显性资产：

• 知识积累与转化：将业务逻辑、架构知识转化为规范文档或代码模板，为团队中的新成员提供了学习和上手的便利。例如，开发人员可以将API设计规范和测试用例以模板形式保存，通过AI辅助的提示在新项目中复用。
• 流程自动化：整合API开发工具链，通过自动生成API规范、测试用例和前端代码，使开发流程中的每个步骤都紧密相连，减少人为干预。例如，在前端代码开发中，通过AI生成与后端服务对接的API，避免手动集成可能导致的错误。
• 实时反馈机制：构建反馈闭环，通过自动化测试和性能测试结果及时反哺开发过程。例如，通过Apache Benchmark或Gatling进行性能测试，生成性能分析报告并反馈至开发阶段，提升生成代码的实际运行效果。

这种知识转化和流程优化不仅减少了开发过程中的冗余工作，还能显著提高团队整体的响应速度。

5. 面向未来：适应技能变化，放大专业能力

AI辅助编程已成为开发人员扩展专业能力的利器，但未来的竞争力还需要建立在持续适应技能变化的基础上。AI可以提升开发效率，但设计思维、结构化思维和任务分解能力仍然是高效开发的核心。

• 重新定义技能框架：生成式AI工具促使开发人员重新评估自己的技能架构。通过不断学习和适应，开发人员可以掌握从需求分析到系统设计的全面知识，同时熟练掌握如何与AI工具互动，最大化AI对开发工作的促进作用。
• 构建专业上下文：AI工具生成内容的质量依赖于上下文的完整性。开发者可以通过精炼的上下文表达（如注释、函数命名等），确保AI理解需求，提高生成质量。例如，通过在任务中详细描述业务需求和技术背景，使生成内容更贴近实际需求。
• 快速验证与适应AI流：未来的开发人员需要具备快速验证AI内容的专业能力。特别是在需求迭代和验证过程中，开发者应能够灵活应用AI生成的代码，通过实践优化生成的代码段，以提高AI生成内容的专业性和适用性。

结语

AI时代的研发人员已不再仅仅是“执行者”，而是通过AI赋能，掌握全栈开发和跨界思维的“超级个体”。借助生成式AI工具，开发者能够在高效生成代码的同时，保证生成内容的质量，并通过自动化测试和反馈闭环不断优化工作流程。通过在实际项目中不断应用和改进AI辅助策略，未来的开发者将能够充分发挥AI的潜力，持续提升软件开发的整体效率和产品质量。