告别低效AI编程：提示工程助你驾驭开发效率

AI编程助手极大地提升了开发效率，但其输出质量取决于提示的质量，因此提示工程已成为一项核心技能。本文系统性地介绍了如何为调试、代码重构和新功能实现等常见开发任务构建有效的提示，并通过具体案例展示了良好提示与糟糕提示之间的显著差异。通过提供清晰的上下文、明确的目标并持续迭代优化，开发者可以有效地将AI工具转变为可靠的开发伙伴。

Prompt Engineering核心理念

• AI编程助手质量依赖提示质量，提示工程至关重要。
• 核心原则：提供丰富上下文（语言、框架、库、代码、错误信息），明确目标与问题，分解复杂任务，包含输入/输出示例，利用角色/人设。
• 互动与迭代：将AI视为伙伴，持续优化和细化请求以达到预期，例如要求AI解释其改动。

具体场景应用：调试

• 调试是AI助手的自然用例，成功取决于如何呈现问题。
• 详细描述问题：包含确切错误信息、预期行为、代码片段及语言，避免模糊提问（如“我的mapUsersById函数为什么不工作？”）。
• 运用特定策略：分步/逐行分析复杂逻辑错误，提供最小可复现示例以隔离问题，以及问询潜在原因。
• 持续提问与跟进：根据AI回答迭代追问，获取更精准的诊断和解决方案，例如要求AI提供修复后的代码。

具体场景应用：代码重构与优化

• AI擅长重构，但需明确重构目标（如提高可读性、优化性能、消除重复代码）。
• 提供完整代码上下文：包含相关代码、语言和框架信息，以及版本/环境细节。
• 要求解释改动：请AI说明重构理由，作为验证和学习的手段。
• 利用角色扮演：要求AI扮演“资深TypeScript专家”或“导师”以获得更高标准和更深入的分析（如getCombinedData函数示例）。

具体场景应用：新功能实现

• 从高层指令逐步深入：先概述功能，再分步细化实现细节（如添加搜索功能）。
• 提供相关上下文和示例：展示项目中类似代码风格、使用的库/框架，并提供预期输入/输出示例。
• 利用内联提示或迭代细化：通过代码注释（如// TODO:）引导AI，或在不满意时重写提示添加更多细节和约束。

常见提示反模式与迭代优化

• 常见反模式：包括模糊提示（缺乏上下文）、过载提示（一次性要求过多）、缺少问题（无明确请求）和模糊成功标准（未量化改进）。
• 修正策略：增加上下文和细节，分解任务，明确成功标准，并积极与AI互动迭代（回应澄清、调整措辞）。
• 重写提示技巧：识别AI响应中的缺失/错误，在新提示中强调该需求，或分解请求，必要时重新开始对话。