会coding不等于会AI coding

AI 编程并不在于学习新的语法,而是培养一种全新的对话方式。关键在于如何清晰地定义技术栈、准确描述边界情况,并制定合理的异常处理机制。这是一种思维方式的转变,但很多人可能没有意识到。
1.提示词很重要,首先要给AI补全上下文,比如,在让它生成一个函数前,先告诉它这个模块在整个项目中的角色,代码规范和避开的坑。同时拆分可验证的小步骤。
2.更为关键的还有code review 。 AI可能会用一段非常精巧的算法实现某个功能,写出看起来没问题但是在极端场景下可能会崩溃的逻辑。这个时候就非常依赖程序员的历史经验和业务全貌的理解。而review 也可以善用 ai 工具,个人推荐 Gemini。
注意❗❗绝不能将公司的核心代码和密钥或机密业务逻辑丢给不可控的公共模型。
保持包容开放的心态才能不断进步。 #AI Coding的使用心得#
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初步学习编写Skills时,我只是去在网上大概学习了他的结构框架,照猫画虎的写了一些内容。但是只是简单的小demo而已,入门可以,真正实战就完全不够看了。自己也曾试过写一下复杂的Skills,或做一些实践,但始终没什么方向。后来导师看出了我的迷茫,开始给了我一个文档指导我练手,先把这个文档清洗了。一开始根本没法下手,只能让LLM帮我先大致生成一个Skills大纲,然后大致填写内容,差不多就行。然后开始让LLM自己读取这个Skills然后自己清理。刚开始出现的问题并不是预想的清理效果不佳,而是因为文档太差,超出上下文了。。。然后开始考虑分文件输出文档,将要输出的内容拆成多个文档输出,后续再进行合并或者暂时不合并直接下一步操作。这个问题暂时解决了,接着就是清洗效果不佳问题,就不断优化Skills,自己优化,LLM帮我优化,一人一智一起努力后,也算提升了效果,但是开始出现LLM普遍出现的问题——AI幻觉。要么是开始省略删减我原本文档的内容,要么就是开始胡说,编造一些不属于原文档的内容。可恶,我开始在Skills中各种加“不要自己随意对内容进行自由发挥改写或删除!不能自己精简和胡编乱造!!!“看似有用,但它时而有用时而还得我二次提醒。就是很煎熬。这个问题我一直修改了好几版还没解决,直到我看到网上类似的情况,才知道,虽然我加了这些强调,但是由于LLM上下文实在有限,有时输入内容多了(尤其是文档过长)很容易就忘了之前的Skills要求(要求被大量文本稀释了),开始我行我素。。。因此我开始考虑能否把读入的内容改成一段一段,每一段都加入Skills提醒,这样可否可行?甚至最后我也重新清理了我的Skills,把大量内容整理,压缩压缩再压缩,让每次提取Skills不会对上下文造成太大压力,并且对重要内容重新归纳到其他文件中作为reference,不重要的就重合压缩,甚至删除。最后效果确实好了不少,对于Skills的学习也将进入下一个阶段。。。
为了减少AI幻觉,你注入...
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01-30 09:45
燕山大学 Java
喵_coding:这种直接跑就完事了 哪有毕业了才签合同 任何offer和三方都没有的
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