到2026年了，现在程序员写代码主要是2个节奏：
(1)：AI账户上充好钱;
(2)：自底到上的一层层的做，下好提示词让AI完成代码;
AI的强项是"阅读代码"，"仿写代码"，"性能分析"，"效果迭代"。后期AI的效率能否高，生成的代码能否稳定符合你的预期，取决于开发者对项目开发的逐步规划。
很多开发者会发现，如果一个项目从0开始，直接就让AI来写，它会有很多问题，也会浪费很多的Token。Token越多，我们消耗的Money也就越多，同时后期项目还会越来越乱，最终无法达到商用的级别。
比如，我们给AI下一个提示词:"帮我写一个俄罗斯方块的游戏"。这种提示词下去，基本上最后的结果就是凉凉。
今天我们来给大家分享一下高效使用AI的几个原则。
- 对惹，这里有一 个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀
1：让AI做它擅长的事情
AI擅长阅读代码，利用它分析开发功能涉及的上下文，建立上下文的核心概念，精准下提示词。
当你接手项目，或基于现在项目开发一个新功能之前，先让AI分析该功能相关的上下文代码与概念，可以让AI来分析核心的处理逻辑，分析的同时也是让AI理解你问题的需求上下文。当AI分析完需求的基本流程后，给出的一些概念，就可以结合这些"概念"来下提示词。比如你GameMgr里面有两种模式的玩法，AI分析出来以后，就会得到两种模式玩法的概念，这样你用这些"概念"去下提示词，就能更精准的操控AI，生成你要的代码。
同时分析代码的时候，即时对AI的概念进行纠正，如果它有错误的话，不然它基于现在来扩写代码的时候，就有可能乱来。
AI擅长仿写代码，它阅读完你的代码以后，按照现有的架构与设计再仿写其它的功能是非常快的。而仿写都是之前的架构思想的体现，自然代码的结构就是你想要的。
AI擅长基于模块填充实现代码，当你把项目划分成一个个要实现的模块的时候，让AI来帮你填充这些模块，AI会做得越来越好。
AI擅长开发工具脚本代码，有了AI，我们能出很多提升我们工作流效率的代码工具，以前为了节约工具开发时间的功能，而被迫手动处理的，现在都可以无限的交给AI写工具脚本来完成。
AI擅长使用第三方库与SDK对接，有了AI，我们对接SDK再也不用自己去啃文档，他会直接去到官方的文档里面来分析API接口，完成对接。我们内置第三方库将会变的无比简单。
AI擅长性能分析, 有了AI，很多技术实现的性能分析能很快的给出，同时能优化你实现过程当中的一些低效的做法。
AI擅长大量机械重复的工作，比如我们有一个开源的库，要把js代码变成TypeScript, 我们要把混淆的js代码转换成人能阅读的TypeScript代码。我们要把一个C#的RVO的开源库，翻译仿写成TypeScript的库。这种就是AI擅长的。
AI擅长做一些特效与算法的代码，比如我想做一个 飞金币的动画，贝塞尔曲线这些，我想做一个外发光的Shader，很快就可以帮我们写好。
AI擅长做一些引擎的基础组件的使用，比如我们要做更换图片，要做透明渐变，这种我们就需要查API，那这些都是AI擅长的。
2：不让AI做它不擅长的事情
AI无法做复杂的需求分析，把需求拆分成架构。我们开发一个项目，通常是先做需求分析，然后把项目变成具体的需求，机制与流程，分析清楚以后再基于这些需求，机制，来设计一个实现这种需求与机制的架构。架构出来后再来填充代码，完成特定的功能，同时完成商业化。这个过程AI就不是那么的擅长，所以需要你一步步的先搭建框架，再来指导AI主要的流程，分割出一个个的模块，一步步的把整个架子搭起来，最后再用AI将一个个功能区填充。
所以AI不擅长需求拆分与机制架构，这一部分需要我们人来处理。
AI不擅长处理之前没有的新概念，对于一些新概念(非行业标准的概念)，一开始AI是不能理解的，我们要慢慢的帮它通过实现的过程中来进行建立。比如，我们要在GameMgr中额外再加一个不同玩法的"荒野地图"，那么这就是一个新概念，需要慢慢地给他建立起来详细的概念，规则。一步步让它建立概念，并强化。否则他生成的代码就可能乱来。
AI无法做到100%运行无bug, 反复下提示词仍然解决不了后，这样会给代码维护造成很多的障碍。此时需要人类去阅读AI代码来解决，或者让AI重做。这个就要求架构的层次隔离要足够强，能快速的隔离模块与问题。
比如像我们《废土摸金》里面"战斗逻辑基于ECS架构"，那么不同的功能处理是不同的System来做好隔离。这样添加新功能时更容易。
比如我们的战斗逻辑写好后，现在要增加一个"影子玩家"的功能，玩家可以召唤一个影子出来，来做好攻击。ECS架构有明显的优势：
提示词：
AI实现：
正是因为采用ECS架构，所以我们扩展新功能会更方便，可以做到专门的功能专门来迭代。
3：使用AI要考虑节约Token
1: 同一个功能用一个上下文会话，不同功能使用不同的上下文，除非他们有概念关联。这样可以节约Token。
2: 提示词的需求要描述清楚，逻辑性强，这样能生成更精准的代码，节约Token与生成高质量的项目代码。
3: 一个好的可复用的游戏框架与模块，能节约Token，加快项目的研发速度，写的基础代码越多，AI扩展起来就越顺利，越好用;
4: 使用脚本工具来直接处理，代替使用Token的直接下命令给AI处理。比如我要把Excel表格导出成.csv, AI是可以，但是最好是先用AI生成代码做成工具，然后再使用工具来执行需求。
...
END
今天的总结分享就到这里了，后续有AI相关的再给大家分享。