面对AI编程搭档的思考

在面对AI这个编程搭档的时候，总是感叹于他不知疲倦，不管提出多少需求，他都能耐心的解答。但是这是否就意味着可以一股脑把所有需求不需要拆解的都告诉他，然后等待魔法的出现？

如果一次提出一个大需求，那么AI可能会一次生成非常多的代码，包括代码的变更，这会给我们审核代码带来非常大的压力。虽然上一期提到几乎不需要关心代码实现的 vibe coding，但是不得不承认现阶段想要构建出好的软件还是需要人去审核和验证AI的工作。

实践经验分享

我在构建仙人掌AI助手这款APP的时候累计发布了20多个版本，每个版本又是由很多个小功能组成的。我尽量每次只给AI提出一个确定的需求，但是这些确定的需求的颗粒度有小有大。

比如：

• 需求示例1：优化 isSentence 方法，将中间带有空白字符的字符串识别为句子。
• 需求示例2：优化 isSentence 方法，尝试使用正则表达式来匹配空白字符。

小颗粒度任务的优势

这两个提示词都已经颗粒度非常小，精确到函数，甚至实现方案，这种往往能很快给出结果，我们也能很快的验证结果。如果验证通过，马上将代码提交GIT，这样我就完成了一次非常小的循环：发出指令 → 验证结果 → 保存结果。

整个开发过程就是这样非常多个循环组成的。

建议

所以现阶段AI编程，我建议还是尽自己所能的拆解任务，做到AI能够快速给出结果，我们也能快速验证结果，保存结果。小步快跑，这样你能在每一次保存结果的时候感受到自己正在创建的软件的成长，有成就感，也能避免大模型出现更多幻觉，陷入迷途和拉锯战。

结语

就像提出 vibe coding 概念的安德烈・卡帕西所说，现阶段，AI编程就像钢铁侠的装备，他让斯塔克成为钢铁侠。