想要“深入理解”并“高效生成正确代码”，关键在于不仅要把 AI 当作一个搜索引擎，而是要把它当作一个需要被正确引导的高级逻辑引擎。

生成低质量代码通常是因为：上下文缺失、指令模糊或任务过于复杂。

以下是进阶使用 AI 编程工具（如 Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT 等）的 5 个核心策略，助你从“碰运气”转向“精准控制”。

1. 掌握“上下文工程” (Context Engineering)

AI 不是你肚子里的蛔虫，它不知道你项目的文件结构、使用的第三方库版本或之前的约定。提供高质量的上下文是生成正确代码的前提。

• 显式引用文件（RAG 策略）：

  • 不要只粘贴一段报错代码。

  • 做法： 在 Cursor/Copilot 中，显式引用相关文件（如使用 @UserSchema.ts 和 @AuthService.ts）。告诉 AI：“基于 UserSchema 的定义，在 AuthService 中修复这个类型错误。”

• 提供“黄金样本” (Few-Shot Prompting)：

  • 如果你希望 AI 模仿你的代码风格（例如特定的 Error Handling 写法），不要只用自然语言描述。

  • 做法： 给它看一个你写得完美的函数：“请参考 utils/logger.js 中的日志记录格式，为 OrderController 编写一个新的函数。”

• 限定技术边界：

  • 做法： 在 Prompt 开头明确：“使用 React 18, TypeScript, Tailwind CSS, 并且不要使用 useEffect，改用 React Query。”

2. “伪代码优先”策略 (Pseudo-code First)

直接让 AI 生成复杂业务逻辑代码，往往会得到一堆看似正确但逻辑混乱的代码。先让 AI 思考，再让它编码。

• Step 1：索要逻辑/伪代码

  Prompt: "我需要写一个订单库存扣减的功能，涉及数据库事务和Redis缓存。请先不要写代码，先用中文列出详细的实现步骤和伪代码逻辑，考虑到并发锁的问题。"

• Step 2：人工审查逻辑

  检查 AI 提供的逻辑是否有漏洞（如死锁风险）。

• Step 3：生成具体代码

  Prompt: "逻辑看起来没问题。现在基于上述第3步的伪代码，使用 Python SQLAlchemy 编写实际代码。"

3. AI 驱动的测试驱动开发 (AI-TDD)

这是保证代码正确性的最强手段。不要让 AI 仅仅生成实现代码，要让它先生成验证代码。

• 逆向工作流：

  1. 告诉 AI 需求。

  2. Prompt: "请先为这个功能写一组 Jest 单元测试，覆盖正常情况和两个边界条件（空输入、非法字符）。"

  3. 运行测试，必然失败（因为功能还没写）。

  4. Prompt: "现在编写通过上述测试的功能代码。"

• 优势： 这强制 AI 理解边界条件，并且生成出来的代码自带测试用例，极大地降低了“幻觉”带来的风险。

4. 降低认知负荷的“原子化开发”

AI 的上下文窗口和推理能力是有限的。试图一次性生成整个微服务，通常会得到无法运行的垃圾代码。

• 分解任务（Chain of Thought）：

  • ❌ Bad Prompt: "帮我写一个类似 Twitter 的后端系统。"

  • ✅ Good Prompt:

    1. "帮我设计 User 表的 SQL Schema。"

    2. "基于这个 Schema，写一个注册接口。"

    3. "为这个接口添加 JWT 认证中间件。"

• 函数级隔离：

  如果你在写一个长函数，让 AI 只关注其中的一小段逻辑。选中那几行代码（Cursor/Copilot 的 Inline Chat），然后指令：“优化这段循环的性能”或“将这段逻辑提取为一个独立的纯函数”。

5. 学会“质疑”与“解释” (The Socratic Method)

当 AI 给出代码时，利用它来做自我审查，而不是直接接受。

• 让 AI 解释代码：

  "你这行代码使用了 reduce，请解释为什么这里比 map 更好？是否存在性能隐患？"

• 让 AI 找 Bug（AI Code Review）：

  不要直接 Commit。把 AI 生成的代码贴回去（或者开一个新的 Chat 窗口），假装是别人写的：

  "请以此代码专家的身份 Review 这段代码，指出其中可能的安全漏洞或由于未处理 Promise 而导致的潜在 Bug。"

高效 Prompt 模板示例

为了让你立即上手，这里有一个高成功率的 Prompt 结构公式：

$$Role + Context + Constraints + Action + Output Format$$

示例：

(Role) 你是一个资深的 Python 后端工程师。

(Context) 我们正在使用 Django 4.2 和 DRF，项目中现有的权限类定义在 @permissions.py 中。

(Constraints) 请不要使用任何过时的 Django 3.x 语法，确保处理了数据库事务回滚。

(Action) 请编写一个 API View，用于处理用户退款请求。

(Output Format) 只返回代码块，并在关键逻辑处添加中文注释。