#AI Coding的使用心得#AI Coding 使用心得：从 “只会抄代码” 到 “真・效率倍增”
用 AI Coding 也有一段时间了，从一开始图省事直接复制答案，到现在把它当成辅助工具 + 私人教练，感受真的挺不一样。尤其在刷题、写算法、赶项目、debug 这段时间，确实帮我省了很多力气，但也踩过不少坑。简单分享一下自己的心得和小技巧，欢迎大家一起交流。
一、最明显的提升：效率真的快了很多
语法 / 模板秒出像并查集、线段树、单调队列、DP 常见模型、快读快写、多测清空这些，手动写很容易漏细节、手滑写错。直接让 AI 给标准模板 + 注释，再按题目微调，比自己从头敲快太多，也减少低级 bug。
Debug 效率翻倍有时候 WA 半天，肉眼看不出问题：边界没考虑、数组越界、变量没初始化、逻辑写反、精度问题……把代码 + 样例 + 错误信息贴给 AI，它通常能快速定位到行，甚至直接指出：
这里应该是 <= 不是 <
多组输入没清空数组
递归爆栈 / 空间超限
比自己干瞪眼看强太多。
思路卡住时的 “破局点”完全没思路时，不直接要代码，而是让 AI：
提示这题属于什么算法（贪心 / DP / 二分 / 图论）
给一步一步的思考过程，而不是直接丢答案
相当于有个随时在的 “思路引导员”，比干想一晚上有效。
二、意外遇到的坑（真的很真实）
AI 也会写假算法、假解法尤其是偏难的思维题、构造题、数据结构卡常题，AI 偶尔会给出：
看起来很对、实际逻辑错误的代码
复杂度不对，会 TLE 的 “假优化”
变量名混乱、逻辑跳跃
直接复制必 WA，必须自己看懂 + 手推样例 + 验证复杂度。
过度依赖，会越来越不会独立思考一开始很爽：不会就问，秒出代码。但一段时间后发现：自己写代码变慢、思考变懒、面试手写容易慌。尤其是秋招面试，不可能带 AI，思路还是要刻在自己脑子里。
细节不严谨，坑在小地方
多组输入忘记 memset/clear
数据范围没开 long long
排序 comparator 写反、爆 int
AI 有时也会犯这种低级错误，不能完全当 “标准答案” 信。
三、我自己总结的高效使用技巧（亲测好用）
先自己想 15–20 分钟，再求助 AI强制自己先写思路、画样例、写伪代码，实在卡壳再用 AI 看思路缺口，而不是一上来就要完整代码。
提问要具体，别只丢一句 “帮我写这道题”效果更好的 prompt 示例：
这题我的思路是 xxx，哪里有问题？
帮我找这段代码的 bug，样例输入 xxx 输出应该是 xxx
用 C++ 写，要求时间 O (n) / 空间 O (1)，不要冗余写法
帮我把代码改成更简洁、比赛风格的写法
描述越清楚，AI 给的结果越精准。
让 AI 做 “注释 + 讲解”，而不只是代码我现在固定会加一句：
每一步加注释，讲清楚为什么这么写，时间 / 空间复杂度是多少。长期下来，相当于在被动学习，而不是单纯抄作业。
用 AI 整理模板 & 错题笔记把一类题（比如区间 DP、数位 DP、最短路、拓扑排序）丢给 AI：
帮我总结这类题的通用思路
整理成可直接背的比赛模板
刷题效率会高很多。
拿来当 “模拟面试官”，练口述思路尤其备战面试时，可以让 AI：
给我出一道同类型模拟题
让我讲思路，它来点评、追问、挑错
对面试表达提升很明显。
四、总结：AI 是工具，不是替代品
对我来说，AI Coding 更像：
一个24 小时在线的助教：帮你 debug、补细节、理思路
一个提速工具：减少重复劳动，把时间留给思考
但它不能替代：
自己手推样例、证明复杂度
独立写代码、独立造数据卡自己
真正理解算法本质
用好的关键：不迷信、不依赖、会验证、会提问，把 AI 当成 “放大器”，而不是 “拐杖”。
这段时间用下来，确实感觉 coding 速度、debug 速度、刷题量都上去了，但也时刻提醒自己：代码可以 AI 帮写，思路必须自己掌握。