AI Coding的常用Prompt技巧

进阶技巧

1. 指定技术栈版本
   不要让 AI 猜测你使用的版本，明确的语言和框架版本能避免大量兼容性问题。

• ❌ 差："用 React 写一个表单组件"
• ✅ 好："用 React 18 + TypeScript 5.x 写一个表单组件，使用 react-hook-form v7 做表单验证，不使用类组件。"

1. 提供已有代码作为参考
   让 AI 学习你项目的现有风格、命名规范和架构模式，保持代码一致性。

• 示例："以下是我们项目中已有的 UserService 类作为风格参考：粘贴代码。请按照相同的风格和模式，实现 OrderService 类..."

1. 描述"不要做什么"
   有时候明确禁止项比只说要做什么更有效，能有效规避常见的坑。

• 示例："实现分页查询接口，注意：不要 使用 offset 分页（性能差），请使用游标分页；不要在 controller 层写业务逻辑。"

1. 要求生成测试用例
   让 AI 写完功能代码后顺带生成单元测试，能帮你发现很多边界问题。

• 示例："实现 calculate_shipping_fee 函数后，同时生成对应的单元测试，测试用例需要覆盖：正常情况、边界值（重量为0）、无效输入（负数）。"

1. 分步骤拆解任务 (Chain of Thought)
   面对复杂需求，不要试图用一个超长 Prompt 解决，拆分成多步会让 AI 的输出更可靠。

• Step 1："先给我 UserRepository 的接口定义（只要接口，不要实现）"
• Step 2："现在帮我实现这个接口的 PostgreSQL 版本"
• Step 3："帮我写针对这个实现的集成测试"

1. 指定错误处理方式
   不同项目的异常处理风格差异很大，提前告知 AI 你的规范。

• 示例："业务错误抛出自定义 BusinessException，技术错误抛出 TechnicalException，所有对外接口要有 try/except 并记录日志。"

1. 设定专家角色 (Role Prompting)
   给 AI 赋予特定的身份，能激活其背后更专业的知识库。

• ❌ 差："帮我写代码"
• ✅ 好："你是一个有15年经验的 Python 高级工程师，擅长写出简洁、高性能、有完整类型注解的代码。请帮我实现以下功能..."

💡 通用实战模板

你可以直接套用以下模板来组织你的 Prompt，确保信息完整：

1[项目背景]：{简要描述项目类型、技术栈及版本}
2[已有上下文]：{相关的已有代码片段、接口定义或数据库结构}
3[需要实现]：{具体功能描述，包含输入参数和期望的输出结果}
4[约束条件]：
5- 语言/框架版本：{如 Java 17, Spring Boot 3.x}
6- 代码风格：{如 驼峰命名, 必须写注释}
7- 性能/安全要求：{如 防止SQL注入, 响应时间小于100ms}
8- 禁止使用：{如 弃用的API, 全局变量}
9[输出要求]：{只需要哪些文件的代码？要不要附带解释？要不要单元测试？}

⚠️ 常见误区提醒

• 指令太模糊：比如"帮我写个登录功能"，AI 只能给你一段泛化的伪代码。一定要具体到"基于 JWT 的登录接口，接收 username 和 password，返回 token"。
• 忽略人工审查：AI 生成的代码虽然高效，但可能存在逻辑漏洞或安全隐患。务必进行人工 Code Review 和本地调试后再上线。