技能提升网上周我只用了一天，就把预计一周才能完成的功能开发完了。交上去的时候，我们组长反复确认是不是真的都做完了，还拉着我过了好几遍代码。同事们也都挺惊讶的，以为我偷偷学了什么新东西。
其实也没什么秘密，我就是用了AI写代码。
这不是炫耀，也不是说AI有多神奇。我只是想分享一下，作为一个普通程序员，我是怎么用AI工具把效率提上来的。这东西不是什么银弹，但用对了地方，确实能让你干活快很多。
AI帮我做的第一件事：写那些烦人的“样板代码”
每个项目开始，都得先搭架子。什么配置文件、API处理器、各种接口定义，这些东西没多少技术含量，但每次都得写。 说实话，挺烦人的。
比如这次，我要做一个新的数据看板，需要写好几个API接口来从后端拿数据。以前，我得一个个文件去创建，定义路由、写请求处理函数、还有各种参数验证。没半天时间下不来。
这次我换了个方法。我用的是一个集成在IDE里的AI插件，比如像GitHub Copilot或者通义灵码这类。 我就新建了一个文件，然后在文件开头写了一段注释，用中文描述了我需要什么：
“// 创建一个GET接口，路径是 /api/v1/dashboard/sales_data。
// 接收两个查询参数：startDate 和 endDate，都是字符串格式。
// 函数要异步执行。
// 从数据库查询这段时间内的销售数据，然后返回JSON格式的结果。”
写完这段话，AI工具就自动把整个函数的框架给我生成了。 包括Express的路由设置、异步函数的定义、从请求里拿参数，甚至连try-catch的错误处理都写好了。代码生成速度很快，也就几秒钟的事。
我需要做的，就是把里面具体的数据库查询逻辑给填上。这就省了很多事，我不用再去想函数名叫什么，也不用一个个去敲req.query.startDate这种代码。研究显示，AI在生成这类重复性代码上，能把效率提升45%到50%。
AI帮我做的第二件事：调试和分析代码
写代码，免不了有Bug。以前最头疼的就是调试，特别是遇到一些复杂的逻辑错误，或者去看别人写的“天书”代码。
前几天我就遇到了一个问题。一个同事写的旧模块，有个功能总是算不对。我看了一下午代码，眼睛都花了，也没找到问题在哪。后来我试着把那段几百行的代码块整个复制给AI，然后问它：“这段代码的逻辑是什么？有没有可能出问题的地方？”
AI很快就给了我一个分步的解释，把代码的每一步都说明白了。 它还指出了一个地方，说一个循环里的条件判断可能有问题，在某个边界条件下会出错。 我顺着这个提示去看，果然是那里有个小错误，导致循环提前结束了。
这种感觉就像身边坐了个经验丰富的老手，随时能帮你分析问题。 很多AI调试工具现在都能和IDE集成，你可以直接在编辑器里选定一段代码，让AI解释或者找错。 它会根据上下文来分析，比单纯把代码贴到网页上问要准确得多。
AI帮我做的第三件事：快速学习和使用新技术
我们这个行业，技术更新太快了。刚学完一个框架，新的就又出来了。用AI可以帮你更快地上手。
这次项目里，我们需要用一个新的图表库来做数据可视化。我以前没用过，要是自己去看官方文档，估计得花大半天。
我就直接问AI：“我要用[某个图表库]，画一个折线图，需要展示过去30天的销售额。数据格式是[{date: ‘YYYY-MM-DD’, amount: 100}, …]。给我一个可以直接运行的React组件示例。”
几秒钟后，它就生成了一个完整的组件代码。 从引入库、处理数据、到配置图表的各种选项，都写得很清楚。我把它复制到我的项目里，稍微改了改数据接口，图表就跑起来了。
这比我自己去看文档快多了。当然，这不代表就不用学了。AI给的代码，你还是得看懂，知道它是怎么工作的。但是AI帮你省掉了最开始那个“从零到一”的摸索过程。 这让你能把精力放在更高层次的事情上，比如怎么让图表更好看、交互更顺畅，而不是纠结于某个配置项到底该怎么写。
AI帮我做的第四件事：写测试用例和文档
写测试是保证代码质量的关键，但也是很多程序员觉得最无聊的工作之一。 一个函数可能要写好几个测试用例，覆盖各种正常和异常的情况。
现在AI能帮上大忙。你可以把一个写好的函数交给它，然后让它帮忙生成单元测试。 比如，我写完一个处理用户输入的函数后，就可以让AI为这个函数生成测试用Daima，测试各种情况，比如输入正常字符串、输入空字符串、输入特殊字符等等。
AI生成的测试用例覆盖得还挺全，有些我可能没想到的边界情况，它都给考虑到了。 这样一来，写测试的时间大大缩短，而且测试覆盖率也上去了。
还有就是写文档。给API写说明文档也是个体力活。现在很多工具也能根据你的代码自动生成文档。 你只需要写好代码里的注释，AI就能帮你整理成格式规范的API文档。
AI并不能代替你思考
说了这么多，听起来好像AI什么都能干了。但实际上，AI只是个工具，它并不能代替人来思考。
首先，AI生成的代码不一定都是对的。它有时候会“一本正经地胡说八道”，给出的代码看起来没问题，但跑起来就有错了。所以，你必须得自己能看懂、能判断。不能它给什么你就用什么。
其次，AI能帮你解决具体的问题，但解决不了架构设计这种更高层次的问题。 比如项目要用什么技术栈、数据库怎么设计、模块之间怎么通信，这些都需要人来做决定。AI可以给你一些建议，但最终拍板的还是人。
最重要的一点是，你得知道怎么跟AI“说话”，也就是怎么写提示词（Prompt）。 你提的问题越具体、给的上下文信息越充分，它给你的答案才越靠谱。 比如，你不能直接说“帮我写个登录功能”，这样它给你的代码肯定没法直接用。
你应该说得更详细：“用Node.js和Express写一个登录接口，接收用户名和密码。用JWT做身份验证，密码要用bcrypt加密。如果成功，返回token；如果失败，返回错误信息。”
所以，真正拉开差距的，不是你用不用AI，而是你怎么用AI。 你对业务的理解、你的编程基础、你解决问题的思路，这些才是最重要的。AI只是把你从那些重复、机械的劳动里解放出来，让你能更专注于真正需要创造力的地方。
总的来说，AI写代码这事，没那么神，也没那么可怕。它就是一个能让你干活更快的工具，就像从手动挡的车换成了自动挡。车还是得你来开，但确实省力多了。
