大家好呀，我是飞鱼
现在随着 AI 的快速发展，越来越多的同学已经开始使用 AI 来辅助学习和工作了。
我的话也算是一个 AI 工具的重度使用用户了，从非常早期就开始使用各种 AI 工具。
这三年，我一路看着 AI 起飞，变得越来越强。
这篇文章主要讲讲如何正确使用AI，具体而言就是如何有效地进行Vibe Coding。
首先有一个重要的前提：
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那就是我们可以不了解具体的技术细节，但一定要对任务有清晰的理解，有能力去判断结果到底对不对。
当你对这个领域有一个基本的理解，甚至已经是这个领域的专家之后，那剩下的就是掌握一些技巧了。
下面这些技巧可以很有效的提升#Vibe #Coding的成功率。
第一个技巧就是舍得花钱（哈哈）：
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尽量用能力最强的模型。
很多人会觉得免费的模型也挺好的。
但假设一个问题需要 100 分的能力才能解决，这并不意味着 80 分的模型就能解决问题的80%。
因为对于一个问题最终只有两个状态，解决或者未解决，搞不定就是搞不定，模型能力不够就是不行。
第二个技巧是用例子写提示词：
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写 Prompt 其实是一个非常难的事情，它对抽象能力、总结能力要求都非常高。
一方面面对一个并不太熟悉的领域，我们自身本来就很难写出优秀的提示词。
另一方面，对于大部分问题，我们可能只需要临时处理一两次，完全没有必要去花精力思考如何写出一个完美的提示词。
所以，可以直接给 AI 一个示例，让它照着模仿即可。
写代码也是一个道理，大部分时候 AI 输出的代码会过于复杂，包括冗余的安全检查或是不必要的功能回退。
这时候比起写提示词，直接给 AI 一个以前写过的代码作为示例就要方便得多，输出的质量也基本可以满足需求。
第三个技巧则是代码备份：
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很多时候，我们一个指令下去，往往有几百行的代码被改动，涉及十几个相关文件，你几乎没有办法手动撤回。
尽管你可以让 AI 去干撤回，但根据我的经验，极大的概率会越改越乱，越改越错。
这时候一个历史备份就可以避免我们另起炉灶，把干过的活又重新干一遍了。
不仅如此，良好的版本管理有助于我们后续人工排查进一步优化代码。
第四个技巧就是写文档：
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有了 AI 之后，基本上我们大概率不会去仔细检查代码细节了。
但这时候一方面我们又想要保证代码结构的清晰以及可维护性。
另一方面我们又想尽可能宏观的把控设计思路。
那么这时我们就可以让 AI 在编写代码的同时生成对应的文档，让它去解释模块设计，写接口说明输出架构图或者给出设计思路。
这样我们就可以通过文档来把控整个设计思路，避免 Vibe Coding出的代码彻底成为一个黑盒。
最后一个技巧也是最重要的技巧：
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我们其实不能指望 AI 一次就能写出完美的代码。
我们需要给它反馈，告诉它哪里不对，哪里需要改进。
更重要的是我们要让这个反馈过程自动化，形成一个闭环，让 AI 能够不断的修正自己的错误，逐步提升代码的质量。
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