AI 开发工具使用技巧大全[20250720更新]
以下这些使用技巧，是我经过一年半时间，使用各类AI开发工具，做了很多产品后，沉淀下来的经验，非常据有实际指导意义，当然，有些技巧点，随着AI开发工具的迭代，本身也可能自动会带上了（比如最近推出的Kiro），万变不离其中，原则上都一样的。
AI开发工具的能力，来源于大模型的生成能力，根本上决定能力大小是由大模型的生成能力决定的，各种开发工具的区别，主要在于工程学上的使用方法不同，比如利用Agent的能力、记忆和索引处理能力、项目代码组织能力等等，当然并不是说开发工具的能力不重要，但是不管如何，选择AI工具开发，模型永远是第一优先考虑的。
编程大模型的能力很强大，无论什么架构、技术栈、开发语言，甚至产品和交互设计，都是在利用了大量的代码库训练出来的。但是对于一个具体的项目实例，AI并不知道你想要的结果是什么，如果不设定规则，大模型可能会按照推测随意生成相关的实现，也就我们常说的幻觉。因为上下文长度有限，也会“忘记”你最初的背景要求，规范化地设定规则，每次对话都带上，就相当于给一匹快马装上了缰绳。
大模型没有意识（至少科技发展到目前及短期内不可能出现），也就不理解什么是“情感”和“艺术”，如果增加复杂的修饰词，会影响它对任务理解能力，简单地说清楚背景，任务和输出要求，不要啰嗦。
有一点需要特别说明的，在我们通用的AI聊天对话中，往往需要给AI设定一个角色（你是一个产品经理，你是一个架构师，你是一个xxx等），也是提示词工程中很重要的一点，但是在我们AI开发工具中，除了要说明哪个业务领域专家，其他关于技术的角色往往是多余的，因为这些工具都已经带有了，没必要多此一举。
也可以学习这些工具的提示词，也有人hack过cursor的提示词>>Cursor Prompting HandBook
AI大模型是通用型的大模型，在垂直领域了解和理解非常有限，对你的业务需求理解肯定有不到位的地方(除非你的功能太普通和大众化了，AI训练数据都包含过了)，业务输入是使用AI开发人工投入最多的地方，但是不能偷懒省去，你的业务输入越精确后续的工作越省力（相信很多开发同学遇到过产品经理需求都讲不清楚，开发就反反复复推倒过很多次的场景吧？）。
当然，可以和AI探讨一些业务的功能实现，让AI提供他有的业务知识作为补充，这不矛盾，和原则也不冲突。
使用AI开发，一个很重要的点，就是必须让AI在做开发任务时，知道”我是谁，我在哪，我要往哪里去“，记忆文档库，就是维持AI开发往前走的这种“项目开发记忆”。这点很重要，决定AI能开发一个“半成品玩具”，还是开发一个“实际生产用的产品”。
原因主要是：
AI不是你一个人的AI，它今天”记得你“，明天不一定”记得你“
AI上下文理解能力有限，不会记往所有过程内容；
AI靠预测生成内容，不给背景，会胡乱生成；
与AI聊天每次对话过程，背景和规则是非常重要的提示信息，可以有效防止幻觉，在必要时积极使用 ”@文件/文件夹“指令（在某些IDE中，是使用”#“替代”@“），提供对话的上下文信息。
即使目前最长上下文编程模型（claude 4.0，截止2025年7月20），上下文长度也只有200K，记不住所有复杂的项目、文档信息，简单的对话内容也会有限制，一般10轮左右对话下来（也要看提供的信息多少），长度就会超出它记忆限制，建议尽快保存阶段性结果（总结和写入文档），开启新的会话进入后续开发。有些IDE当对话长度达到一定长度后，也会提示过长的会话会影响响应结果的质量，建议新开会话，比如Augment code。
对于一个新的开话，对话上下文信息可能一下子提供不太足够，这时候先让AI先了解下背景信息，”预热“下上下文，再提供任务要求，效果会比直接给提示词安排任务好很多。
原因和引5点一样，持续化记忆，防止”内存记忆“丢失，一步一个脚印，才能输出复杂的项目结果。必要时，代码也要提交下gitlab库，或者打包一份保存，因为有时候你”项目管理“不严谨，AI出现幻觉，改动很大的时候，你没有阶段性保存提交，想回滚会非常麻烦。
虽然有了todo list，有process list，按任务列表进行开发，但是作为白盒开发的话，我们需要了解每一个任务的执行情况，查看完成后的情况，会发现各种问题，需要去调整，或者和AI对话沟通做些”额外“的工作，在完成这样的工作后，需要及时的回到开发任务列表上，时不时让AI回顾下开发状态和进度，需要让AI知道当着开发进度状态，有了这个恢复的进度背景后，然后再安排后面的开发工作。
代码注释，不仅是给自己看，也是AI开发实现的结果展示，后续相关的任务，AI也会作为上下文信息。必要的时候，可以自己手动写代码注释，比如//TODO 注释说明，比如方法实现逻辑（你写了方法实现逻辑，再让AI实现代码，会非常准确）。
有时候不确定AI为实现某些功能或者任务时，会修改哪些代码，怕影响阶段性的开发结果，可以先让AI出修改方案，你判断可行时，再让它按方案开发修改，这样心里会很有底了。
有时候AI开发出来的结果/写的文档内容，并不是我们想要的，会顺手自己修改/开发一些，当你修改后，有些工具”记忆库“不会更新到这些变化，比如Augment Code中，我删除某些代码或者方法时，AI对话往往出现”脏记忆“，记的内容还是你修改前的，这时候要手动更新下索引，Cursor、Augment Code、Kiro等开发工具，都提供手动更新索引和记忆库的功能。