AI编程的边界与节奏

我们常常会陷入一个误区：认为只要把任务交给AI，它就Neng“自动生成”出完美的代码。但现实是AI并不是万Neng的，它需要一个清晰的引导和明确的上下文。Ru果只是简单地将所有逻辑dou丢给AI处理，那它hen可Neng会“跑偏”或“跑飞”，Zui终生成一堆无用甚至错误的代码。所以掌握好与AI协作的边界，是每个开发者必须学会的技Neng。

在AI编程中，Zui核心的问题是：到底谁在主导开发？

经过三个月的磨合，我终于摸索出和AI编程相处的边界。有些事AI确实无可替代，但有些坑踩过一次就再也不Neng碰了。比如我曾经同时开4个编程任务，一天内完成4个新功Neng开发，全程Vibe Coding，不kan文档、不查API，也不怎么思考逻辑，全靠AI生成代码后直接粘贴。但后来我学乖了准备了一沓草稿纸，在kanAI执行输出代码时边把AI执行的结果用草稿纸记下这居然让我找回了以前写代码的专注感。

我试过让AI设计数据库表结构，结果它为了规范化，把用户表拆成了5张，查询时要关联8次性Neng直接掉了40%，Zui恶心的是Ru果你在等待AI生成代码时去网上冲断，思维一旦断了重构时花的时间是你省下来时间的双倍甚至geng多。

现在我的开发流程是：Ru果不包含UI设计，我会先用草稿纸或思维导图之类的设计核心逻辑，然后丢给AI分析需求生成需求文档，再用AI生成具体代码，Zui后逐行review并修改。

Ru果我不先在脑子里理清思路，就给不出精准的Prompt，就像上个月开发消息推送系统，我花了30分钟在纸上画数据流图，确定了从用户行为触发到消息队列异步处再到多渠道分发的架构，接着我把这张纸截图发给AI，让它生成代码，这整个过程Ru果缺少我，AI Coding根本无法完美执行。

普通人学习AI编程Ke以通过以下几个步骤: 学习高等数学和Python编程语言: 高等数学是学习人工智Neng的基础, 因为人工智Neng里面会......

这怎么有点像工作流？一点dou不Vibe Coding。工作流咋了？逻辑结构的理清就是Vibe Coding的基础，然后你的Neng力才会是Viable Code

另一个问题就是是等待时间令人挺尴尬的，AI生成代码通常需要1-2分钟，这段时间不长不短，网上冲浪会让思维断裂，kan技术文档又不够专注。有次我等AI生成订单结算代码时顺手刷了技术博文，等回过神来完全忘了自己刚才想Zuo些啥了。

上个月我把cursor的使用频率逐步地降低，反而效率geng高了关键核心功Neng人工干预，该自己手写就自己手写。这不是倒退，而是找到了平衡，就像当年从汇编到高级语言，从命令行到IDE，工具始终是辅助，真正的核心还是人的思考Neng力。

Ru果我不先在脑子里理清思路，就给不出精准的Prompt，就像上个月开发消息推送系统，我花了30分钟在纸上画数据流图，确定了从用户行为触发到消息队列异步处再到多渠道分发的架构，接着我把这张纸截图发给AI，让它生成代码，这整个过程Ru果缺少我，AI Coding根本无法完美执行。

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