如何更好的使用AI编程提效？

大家好呀，我是飞鱼

这篇文章想讲讲 AI 编程的事情，主要是怎么样去提高我们自己的 AI 编程效率？

根据我这两三年个人的 AI 编程和 Vibe Coding 的经验，总结了下面几点。

第一个点

我们一定要把需求和业务想清楚：

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在自己没有把需求想清楚之前，不要贸然的驱动 AI 帮你写代码。

因为这样的话会导致大量来回的迭代和修改，所有的时间都花在这种重复的事情上面了。

所以需要整理一个完整的需求说明书，它可以最大限度的减少你后续的迭代。

第二个点

当驱动 AI 编程的时候，尽量让它给出一个完整的需求和设计方案。

可以让 AI 输出一个完整的需求+设计方案的文档：

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这个文档里面既有核心的需求的内容，也有核心的数据库设计、接口设计、组件划分的内容。

还包括技术框架、开发语言的选型等等。

有了这么一个方案以后， AI 完全可以启动后续的静默开发：

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我们可以在白天在整理这些需求和方案，晚上把所有的事情交给 AI。

如果再加上我们常说的 Loop Engineering（循环工程）。

• 它就可以自己运行个三四个小时，把所有的东西全部帮你输出出来。

这样就是最大的提高了你整个 AI 开发的效率，而不是像我们原来那样，做一步就让 AI 输出一步。

AI 目前确实没办法帮你想需求，但是 AI 一定是可以帮你弄清楚设计和实现的。

现在 AI 这边强：你只要需求是完整的， AI 完全可以在静默的方式下把后续所有的东西都做完。

第三个点

之前有很多种工程级的软件开发的一些方法，我自己尝试用了下：

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比如传统的SDD，还有OpenSpec、 SuperPowers 这些工程级的一些技能。

但是我个人的一个强烈建议就是：你刚开始做一个项目的时候，一定不要用这一些复杂的工程级的框架。

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这些工程级的框架会耗费大量的 Token。

而且这些工程级的框架增加了大量的 Harness 的一些治理管控、质量安全方面的一些能力。

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所以跑一次相当的耗费时间，而且跑出来的东西还不一定就是你真正需要的。

所以刚开始做一个东西的时候，我个人建议用轻量级的框架：

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只要需求是明确，设计方案明确就足够了，让 AI 先去把整个应用跑出来。

在核心的功能点全部都好了以后，再加上一些 Harness 的能力和质量管控的能力。

这样不仅仅是节省你的 Tokens 费用，还可以真正的提升整个开发的效率。

总结一下

真正驱动 AI 编程的时候是人，最最了解业务和需求的也是人，这些东西千万不要给 AI 来做。

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最后：文章会收录到我的个人网站：http://hardyfish.top/