5大AI编程思维与9个最佳实践建议，彻底实现硅谷倡导的Vibe Coding
5大AI编程思维与9个最佳实践建议，彻底实现硅谷倡导的Vibe Coding
文章对AI编程思维的演变及其实践进行了深入分析，阐述了从依赖精确指令的传统编程模式向以意图引导的AI编程模式的转变。在此基础上，文章提出了五大AI编程思维模式以及九项最佳实践建议，旨在帮助开发者更好地适应新时代的需求，从而实现编程效率的提升。
身为一名日复一日投身于编程的数据分析师，我已许久未曾沉下心来，一丝不苟地编写代码。然而，有一天5大AI编程思维与9个最佳实践建议，彻底实现硅谷倡导的Vibe Coding，我惊讶地注意到：部分同事仍旧逐行敲击，仿佛陷入了狂热的状态。
实际上，它们并非不知晓AI编程的强大之处，然而，由于长期以来被束缚在传统编程方法的桎梏之中，反而对AI的应用效果产生了质疑。
因此，若想将人工智能运用自如，务必先进行思维上的准备，精通AI编程的核心技巧，方能运用自如。
今日，饼干哥哥将向大家详细介绍五种AI编程的思维方式，并提供九项卓越的实践指导。
先从「变化」说起
要理解AI编程思维，首先要看清“变化”发生在哪里。
1. 传统编程的逻辑：精确的蓝图绘制者
2. AI编程的逻辑：意图的沟通者与引导者
AI编程的4大关键心法
省流看图：
迎接人工智能编程的新时代，编程人员需在既有的编程理念之上，进一步巩固并提升以下几项核心技能：
1. 从执行者到策略制定者与质量把关者思维转变：
不再仅仅是负责编写代码的人，更是负责明确需求的人、选择人工智能策略的人、以及最终结果的评价者。
您需作出选择确定行动方案，对AI所提出的各种执行方案（参照Karpathy所提及的“策略优先”原则）进行评估，并且对最终成果的质量承担相应责任。
实践要点：
面对人工智能的提议，我们应秉持Karpathy所倡导的“放慢脚步，持有警惕、慎重，甚至略显固执”的心态ai人工智能的编程技术，切勿轻信，而应积极寻求验证。
2. 精准沟通：结构化描述需求的能力区别于闲聊：
AI编程并非随意交谈，它是一种以目标为指引的交流方式。对于含糊不清的指令，例如“帮我制作一个处理图片的程序”，往往难以产生预期的效果。
精准表达四要素：
针对目标用户及使用环境（比如，针对“日常上下班族”量身定制“便携式PWA”新闻浏览工具，需兼顾“无网络阅读”、“单手便捷操作”等需求）。功能方面（比如，AI撰写工具的核心功能包括“文章结构指导”、“段落内容扩充”、“语言风格优化”等），需明确核心价值与关键操作，并明确区分主次功能。在细节方面（如何）：需明确具体的要求与限制条件，比如在线教育平台需规定“色彩搭配”、“字体尺寸”、“首屏加载时间范围”。在不需要的方面（什么不）：需明确指出不需要的功能，这有时比列出需要的功能更为高效，例如在简单记账APP中，应明确“无需预算管理”、“无需投资功能”、“无需多人共享”。
训练方法：
进行“由模糊至精确”的问题阐述训练，例如，将“设计一款计算器”逐步分解至界面设计、功能设定、操作流程的详细规范，同时掌握以具体、可操作的语言来替换抽象概念（例如5大AI编程思维与9个最佳实践建议，彻底实现硅谷倡导的Vibe Coding，用“确保用户登录步骤不超过三步”来代替“提升用户使用体验”）。
3. 强化结构化与分解思维：高内聚，低耦合AI更需引导：
AI有可能会产出过长的代码或者代码之间关联紧密。鉴于此，将复杂的问题细分为简单且易于管理的部分（比如，将计算器功能分解为获取输入、执行运算和展示结果等环节）显得尤为关键。
坚持采用模块化设计理念，将各项功能整合为可重复使用的模块，例如，在电商系统中构建用户验证、价格计算和数据存储等模块；同时，实施分层架构，如将天气API划分为数据层、逻辑层和展示层，从而清晰界定各部分功能，减少相互间的依赖。
在AI编程领域，“高内聚，低耦合”这一设计理念显得尤为重要，它能够帮助你更有效地指导AI生成既结构清晰又便于维护的代码。
实践要点：
在向人工智能提出需求时，应遵循模块化或函数化的操作模式，确保对每个模块的输入、输出及其功能职责有清晰的认识。
4. 拥抱迭代与反馈循环AI编程非一步到位：
AI生成的初步代码往往需要经过一系列的调整与完善。这个过程可以比作一个不断进行的“对话、生成、测试、反馈”的循环，比如在开发一款天气小程序时，这包括从基本的查询功能到自动定位，再到后台的持续更新。然而，有效的反馈至关重要：模糊的反馈，如“程序不太好用”，是没有任何帮助的。需给出详尽且易于实施的反馈信息，例如：“在iPhone 12设备上，按下刷新键后，页面出现了3秒钟的延迟，同时在控制台中出现了内存溢出的警报提示。” 遵循版本控制的理念：在逐步推进开发进程或进行重大调整后，及时保存版本记录，以便在AI系统出现故障时能够方便地回溯到之前的稳定状态。
5. 批判性思维与主动学习：不委托理解AI非完美：
我们需充分了解人工智能可能出现的失误种类，包括但不限于语法上的失误、逻辑上的缺陷以及处理过于简化的情况（例如缺乏对异常情况的处理）。
在评审与学习（即Karpathy核心环节）中，一旦接收到AI代码，开发者需积极进行评审。同时，应参照官方文档来掌握新的API，并通过向AI提问来消除疑问，必要时甚至可以尝试其他替代方案。开发者需充分利用这一“行内学习时机”，加强个人对相关知识的理解，坚决避免将理解工作委托他人。值得注意的是，最终对理解结果负责的依然是开发者本人。
系统化调试过程中，需构建调试思路，准确识别问题所在（错误提示、重现环境）、将问题进行隔离（通过最小测试案例）、提出合理假设并加以核实，最终确定解决方案并采取措施防止问题再次发生。
AI编程的9个最佳实践建议
省流看图：
结合上述思维心法，以下是一些开箱即用的最佳实践：
在项目启动阶段，务必将所有与之相关的背景资料详尽地提供给AI，以便它能够具备全面的视角（参照Karpathy的第一步）。
在制定策略时，应优先考虑提出方案，而非直接寻求代码实现（详细说明接下来的改动，询问可能的途径）：首先，请阐述你接下来的操作意图，然后请求AI列出几种高级方法并分析它们的优缺点，待你做出选择后，再让AI生成代码的初步版本（参照Karpathy的第二、三步）。
采取逐步推进的方式，进行微量的调整（逐步改进）：每次仅让AI执行一个明确且有限的调整任务，以便于实施管理和检验。秉持奥卡姆剃刀原理，力求减少改动幅度。
清晰下达指令，采用系统化提问方式（结构化提示）：运用明确的语言ai人工智能的编程技术，融合精确表述的四个关键要素，甚至可以提供代码示例或模拟代码以引导AI。将繁杂的任务细分为若干个子任务进行提问。
进行主动评估与学习验证：投入时间仔细阅读、深入理解并检验AI所输出的代码。对于不熟悉的API，需查阅官方文档获取详细信息。将AI视为一种学习辅助工具，持续提出问题。
充分利用反馈机制，实施精确的指导措施，提供详尽且可重现的错误信息或改进指令。
对AI生成的代码进行细致的单元测试和集成测试，以此确保其功能的准确性和系统的稳定性。
拥抱先进工具，积极融入流程（运用工具）：深入掌握并有效运用Cursor、GitHub Copilot、腾讯云CodeBuddy等人工智能编程辅助工具，这些工具普遍集成了适配新型工作流程的功能。
确保掌控ai人工智能的编程技术，运用版本控制系统（持续掌握主导权，借助Git等工具进行代码版本管理）：让开发者始终处于主导地位，通过使用Git等工具对代码版本进行有效管理，便于后续的追踪与恢复操作。
