AI 编程助手正在改变开发方式：写代码、改 bug、写测试、查文档，一个助手全程陪伴。本讲分享 AI 编程的实战方法、提效技巧与落地经验，帮你真正把 AI 用起来、用得好。
报错看不懂、定位靠打印，一个 bug 磨掉一天时间。
样板代码、重复逻辑反复敲，时间浪费在无意义的重复上。
面对陌生项目，理解成本高，接手即痛苦。
按需求生成函数、组件、脚本，快速起步。
写一行补多行，上下文理解精准提效。
分析报错与代码，给出修复建议甚至直接改。
自动生成单元测试用例，覆盖率快速提升。
基于代码库答疑、解释逻辑，快速上手项目。
优化命名、简化逻辑、消除重复，代码更整洁。
不是所有任务都适合 AI，先判断再动手。
| 任务类型 | AI 适合度 | 说明 |
|---|---|---|
| 样板/CRUD 代码 | 非常合适 | 生成即用，效率最高 |
| 单元测试生成 | 合适 | 补覆盖率利器，需人工校边界 |
| Bug 定位修复 | 合适 | 给报错与上下文，修复需验证 |
| 复杂业务逻辑 | 一般 | AI 给思路，人写核心 |
| 架构设计 | 辅助 | AI 出候选，人做决策 |
| 安全敏感代码 | 慎重 | 必须人工审查 + 安全扫描 |
需求越具体，生成越精准；给上下文、给约束、给示例。
让 AI 搭骨架，人补业务细节与边界，掌控全局。
生成后让它 Review、找边界、写测试，多轮打磨。
AI 输出必须人审：正确性、安全性、业务一致性。
需求到手快速生成可用原型，加速验证与对齐。
补全、生成、重构、测试，日常提效最实在。
让 AI 解释代码、讲原理，学习效率大幅提升。
批量重构、补测试、加注释，清理历史包袱。
