共计 3441 个字符，预计需要花费 9 分钟才能阅读完成。
本文深度分析了人工智能编程思维的转变及其实践应用，探讨了从传统编程中精准指令到AI编程中的意图引导的过渡，提出了五种AI编程思维和九项最佳实践建议，旨在帮助开发者适应新时代，实现高效的编程工作。
作为一名日常编程的数据分析师，我发现自己已经很久没有认真地编写代码了。有一天，我惊讶地看到一些同事仍然在一行一行地输入代码，简直像是“疯子”一般。
实际上，他们并非不知道AI编程的强大，而是被过去多年传统编程模式所束缚，反而觉得AI的使用体验不佳。
因此，若想真正发挥AI的优势，首先需要“思维先行”，掌握AI编程的核心理念，才能游刃有余。
今天，饼干哥哥将与大家分享五种AI编程思维和九项最佳实践建议。
从“变化”谈起
要理解AI编程思维，首先需要明确“变化”的发生所在。
1. 传统编程的逻辑：精确的蓝图设计者
- 如同学习外语：传统编程要求开发者像学习一门外语一样，必须严格遵循编程语言的语法规则（例如，Python中的print(“你好”)必须完全准确）。
- 逐步构建：开发者需像建筑师一样手动编写每一行代码，绘制详细蓝图，定义每个功能模块（例如，制作计算器时需手动实现所有按钮逻辑和运算规则）。这需要对技术细节有深入理解，包括HTML结构、CSS样式、JavaScript交互、数据库存储及服务器部署等。
- 细致的调试：调试过程如同修改作文中的拼写错误，开发者需逐行检查和反复测试，有时为一个小错误可能耗费数小时。
- 核心思维：重点在于“如何”通过精确指令让计算机完成任务。思维往往集中在实现细节和底层逻辑，其基础是经典的“输入 -> 处理 -> 输出”模式，类似于烹饪食谱（准备食材 -> 按步骤烹饪 -> 完成菜品）或工厂流水线（原料投入 -> 多工序协同加工 -> 产品输出）。
2. AI编程的逻辑：意图的表达者与引导者
- 如同与助手对话：AI编程允许开发者用自然语言表达需求（如“我想创建一个能计算两个数字之和的程序”），AI则将这些意图转化为代码。
- 关注目标而非过程：重心从“如何编写代码”转向“想要解决的具体问题”。开发者更像产品经理或项目主管，描述目标（如“创建一个可以展示商品、支持购物车并能在线支付的网站”），AI则提供实现方案。
- 智能辅助与迭代：AI不仅能生成代码，还能进行智能纠错（如“第3行缺少分号”、“变量名拼写错误”）与优化（如“建议优化循环结构以提高效率”、“简化逻辑”）。开发者通过反馈引导AI逐步改进。
- 核心思维：专注于“清晰表达意图”和“有效引导AI”。开发者需要具备更强的需求定义、方案评估和结果验证能力。这并不意味着编程基础不重要，而是入门门槛降低，对高层次抽象和逻辑规划能力的要求上升。
AI编程的四大关键心法
查看图表以获取简要信息：
应对AI编程新时代的五大思维转变在AI编程的浪潮中，开发者需要在传统编程思维的基础上，进一步强化以下几种关键思维模式：
1. 从执行者转型为策略制定者与质量把关者：
开发者的角色不再仅限于代码的编写，而是要成为需求的定义者、AI策略的选择者以及成果的评审者。你必须明确“做什么”，并评估AI所提出的多条实现路径（正如Karpathy所强调的“策略先行”），同时对最终输出的质量负责。
实践要点：面对AI的建议时，要保持“慢下来，保持防御性、谨慎、甚至偏执”的态度（Karpathy），不轻易相信，要主动进行验证。
2. 精确沟通：需求结构化表达能力的重要性：
AI编程并非随意对话，而是目标明确的沟通。模糊的指令（例如：“帮我做个处理图片的程序”）往往无法产生有效结果。
精准表达的四个要素包括：
- 对象 (Who/Where)：明确目标用户和使用场景（例如，为“通勤族”设计“移动端PWA”新闻阅读器时，需考虑“离线阅读”、“单手操作”等）。
- 功能 (What)：清晰界定核心价值和关键操作，区分主次（例如，AI写作助手的核心功能包括“结构建议”、“段落展开”、“语言优化”）。
- 细节 (How)：提供具体要求和约束条件（例如，在线教育平台的“配色”、“字体大小”、“首屏加载时间需小于3秒”、“支持1000人同时在线”）。
- 边界 (What NOT)：明确不需要的功能，有时比列举所需功能更为有效（例如，简单记账APP“不需要预算管理”、“不需要投资功能”、“不需要多人共享”）。
训练方法：进行“从模糊到精准”的问题描述训练（比如将“做个计算器”逐步细化到具体的界面、功能和交互要求），并用具体、可执行的描述替代抽象词汇（如“登录过程不超过3步”替代“优化用户体验”）。
3. 强化结构化与分解思维：高内聚，低耦合的AI引导：
AI生成的代码有时可能冗长且耦合度高，因此将复杂问题拆解为小而可管理的部分（例如，将计算器拆分为获取输入、运算和显示结果）显得尤为重要。
模块化与分层设计：坚持将功能模块化（例如，电商系统的用户验证、价格计算、数据存储模块），并采用分层设计（如天气API分为数据层、逻辑层和展示层），明确各部分职责，降低彼此之间的依赖。
遵循“高内聚，低耦合”的原则在AI编程中愈发重要，它有助于指导AI生成结构清晰、易于维护的代码。
实践要点：在向AI提出需求时，应采用模块化或函数化的方式，明确每个部分的输入、输出及其职责。
4. 拥抱迭代与反馈循环：AI编程是一个动态过程：
AI生成的初步代码几乎总需要通过反馈进行调整与优化。应将编程视为一个持续的“对话-生成-测试-反馈”循环（例如，开发天气小程序，逐步从基础查询扩展到自动定位和后台更新）。
提供有效反馈：模糊的反馈（如“程序不太好用”）是无效的。应提供具体且可操作的反馈（例如，“在iPhone 12上，点击刷新按钮后页面卡顿3秒，控制台显示内存溢出警告”）。版本管理思维：采用渐进式开发，每完成一步或重大修改后保存版本，以便在AI出现问题时可以回滚。
5. 批判性思维与主动学习：不应完全依赖AI：
开发者需意识到AI可能会产生错误，如语法错误、逻辑漏洞或过度简化（例如缺乏异常处理）。
评审与学习（Karpathy的核心环节）：在接收到AI生成的代码后，开发者必须主动进行评审。要对照官方文档理解新API，向AI提问以澄清疑惑，甚至探索其他解决方案。开发者应抓住这一“在职学习机会”，深化自身理解，绝不可“委托理解”。最终的理解责任仍在开发者自身。
系统化调试：建立调试思维，能够定位问题（识别错误信息及复现条件）、隔离问题（创建最小测试用例）、提出假设并验证，最终找到解决方案并预防。
AI编程的九条最佳实践建议
结合上述思维模式，这里有一些实用的最佳实践：
1. 上下文信息要全面：在初始阶段，尽量向AI提供与项目相关的所有背景信息，帮助其形成全局视野（Karpathy的第一步）。
2. 先描述策略，再请求代码：先告诉AI你希望进行的下一步操作，让其提供几种高级方法及优缺点，选择合适后再生成代码初稿（Karpathy的第二、三步）。
3. 小步快跑，增量修改：每次仅要求AI完成一个明确的小改动，以便于控制和测试，同时遵循奥卡姆剃刀原则，尽量减少修改的复杂性。
4. 明确指令，结构化提问：使用简洁明了的语言，结合精准表达的四个要素，甚至可以提供代码模板或伪代码来引导AI。将复杂任务分解成多个子任务进行提问。
5. 主动评审，验证学习：花时间仔细阅读、理解和测试AI生成的代码。对不熟悉的API要查阅官方文档。将AI视为学习工具，持续提问。
6. 有效利用反馈，精准指导：提供具体且可复现的错误描述或改进需求。
7. 严格测试，确保质量：AI生成的代码同样需要经过严格的单元测试和集成测试，以确保功能的正确性和稳定性。
8. 利用工具，适应新流程：熟悉并灵活使用Cursor、GitHub Copilot、腾讯云CodeBuddy等AI编程工具，它们通常内置支持新流程的功能。
9. 保持控制，进行版本管理：始终保持开发者的主导地位，利用Git等工具管理代码版本，方便追踪和回滚。
本文由人人都是产品经理的作者【饼干哥哥】撰写，微信公众号为【饼干哥哥AGI】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
封面图片来源于Unsplash，遵循CC0协议。
