Cline 近期工程最佳实践分享会上总结的 12 个专业 AI 编程技巧
- 编码前花 10 分钟规划，胜过 2 小时盲目编写。像培训新开发者那样向 AI 简要说明：架构、约束条件、目标及现有模式。这能节省后期大量重构时间。
- 复杂任务选用高级模型。Gemini 2.5 Pro（100 万 tokens）和 Claude 3.7/4 Sonnet 的表现远超经济型模型。对于复杂工作，其成本差异往往物有所值。
- 时刻关注上下文窗口。容量超过 50%后性能会下降。在长时间会话中，使用实现文档、交接摘要或/newtask 功能来保持高效。
- 为你的标准创建规则文件。一次性定义好编码模式、项目结构和工作流程。每次 AI 会话都会自动加载这些上下文。
- 预先完整表达你的意图。AI 能读取文件但不了解你的目标、限制条件和愿景。解释你想要实现什么以及为什么这样做，以建立共同理解。
- 把 AI 当作一个聪明但健忘的开发者。它能写出出色的代码，但需要你不断指导它理解你想要实现的目标。
- 在规划阶段保持协作。不要直接跳转到实施环节。先讨论架构、探索替代方案、验证方法，再开始编写代码。
- 为长期项目建立记忆库。创建由 AI 维护的 Markdown 文件，记录项目背景、进度和学习心得。这对复杂构建和任务交接至关重要。
- 复杂工作考虑使用高级模型。使用顶级模型的开发者通常比单纯追求成本优化的团队交付更快。生产力提升足以证明这笔开支的合理性。
- 掌握上下文管理策略。了解何时压缩上下文(/smol)、何时新建任务(/newtask)、何时创建交接文档。这区分了高效开发者与举步维艰的开发者。
- 通过共享规则文件构建团队知识库。对 AI 指令进行版本控制。新成员能立即了解团队的编码规范。
- 拥抱范式转变。这不是要取代开发者——而是用 AI 能力放大人类洞察力。优秀团队早已领悟这一点。
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AI 指南汇总
OpenAI、Google 和 Anthropic 最近发布了多份关于 AI 的指南，涵盖了 Prompt 工程、构建有效 Agent、AI 在商业中的应用以及 601 种 AI 用例等多个主题。
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