AI 编程心得：告别『全自动』的坑，我的『半指导』高效实践

最近接手了个有点年头的 CodeIgniter 3 老项目，需要增加几个功能，例如招聘、考勤、出入账等。寻思着用 AI 辅助一下，结果捣鼓下来，我对怎么使唤 AI 编程有了点新想法，或者说，踩了些坑后的心得吧。

现在 AI 编程这么火，你要说你不用，好像都快跟不上时代了。但要说完全依赖那些 AI IDE（像 Cursor、Windsurf、Trae 这些）或者把整个项目都交给 AI 大包大揽，说实话，心里是真没底。 特别是搞复杂项目或者像我这样维护老系统，结果往往是『生成 5 分钟，修改 debug N 小时，后期维护想捶墙』。

所以，今天就聊聊我的这点实践体会，顺便也掰扯掰扯纯 AI 辅助、AI IDE 和我这套“半指导”玩法各自的利弊。

AI 编程的『双刃剑』：上下文理解力是硬伤，维护起来真头疼

AI 写代码是快，这没得说，但它的软肋也挺明显的：对项目的整体“上下文”理解能力还是差点意思。前后端怎么互动、数据库怎么设计的、业务逻辑绕几个弯，稍微复杂点，AI 就容易“懵圈”。

比如，你要是用 Cursor 这类 AI IDE 直接让它上手干活，它可能上来就给你来个“乾坤大挪移”，文件结构改得面目全非；或者生成一堆跟你项目风格八竿子打不着的代码；更吓人的是，它甚至可能悄悄把你那些『祖传』老代码给干掉了，那真是哭都没地方哭。

特别是老项目，里面各种历史遗留问题、定制化的东西，鬼知道 AI 会怎么『自由发挥』去“脑补”功能？ 稍不留神，那就是一场小型灾难。

就拿我这次加功能来说，如果直接把任务甩给 AI IDE 让它“全自动驾驶”，我估计至少得搭进去大半天时间给它“擦屁股”。为啥？CodeIgniter 3 这种“老古董”框架，就算 AI 的训练库里有，但项目里那些犄角旮旯的自定义库、历史遗留问题，它哪儿知道啊？生成的代码很可能跑不通，我还得吭哧吭哧去 debug，效率不升反降。

我的『半指导』策略：我搭骨架，AI 填肉，效率起飞！

为了不让 AI “脱缰”，我琢磨出这么一套相对稳妥的打法：先把项目的“规矩”和“蓝图”给 AI 画好，再让它往里填充细节。 具体我是这么干的：

1. 交代“家底”：明确告诉 AI，“咱这项目用的是 CodeIgniter 3.1.10，MVC 架构哈，后端控制器代码放 /admin/Renyuan.php，数据库操作认准 $this->db，前端是 Bootstrap 4.6 配 jQuery 3 的底子。” 这样，AI 就不用瞎猜了，按着现成的路子来。
2. 画个草图：别让 AI 瞎猜界面长啥样。我直接用画图工具勾勒个大概布局（表单在哪，按钮放哪儿），截图丢给 AI，告诉它：“喏，就照着这个样子，把前后端功能给我实现了。”
3. 立点“规矩”：给 AI 加点限制，比如强调前后端逻辑要分开、先帮我生成建表的 SQL 语句、尽量别用外链和子查询（这俩它老出错）、前端代码直接输出 HTML、CSS、JS 到一个文件里，后端呢，就用简单的查询加个 JOIN 就行。
4. 分步“验收”：等 AI 把表结构 SQL、后端控制器代码、前端页面代码都吐出来后，我再动手创建 Renyuan.php、renyuan.html 这些文件（如果需要模型层，再加个 Renyuan_model.php），把 AI 给的代码小心翼翼地粘贴进去，然后运行 SQL 建表，最后跑起来测试。

效果怎么样？还真不赖！ AI 很“听话”地生成了清晰的建表 SQL、逻辑还算靠谱的后端代码，以及基本能用的前端代码。复制代码到对应文件，执行 SQL，简单测试一下，大部分功能一次跑通！原本预估可能要折腾一周的工作量，硬生生压缩到了 1 天左右，效率提升是实打实的，而且出错也少了很多。

三种姿势对比：纯聊天、AI IDE 全家桶、我的『半指导』

聊到这儿，咱们对比下这几种方式的感受：

• 纯聊天式 AI 辅助（比如直接跟 ChatGPT 或 Gemini 对话）：

  • 感觉像：随叫随到的技术顾问。哪里不懂问哪里，改一小段代码也方便。
  • 但问题是：得自己手动把零散的代码拼起来，缺乏整体感，搞复杂任务容易聊着聊着就“断片儿”了。

• AI IDE 全家桶（Cursor/Windsurf /Trae这类）：

  • 感觉像：直接给你配了个“副驾驶”，能直接在项目里改代码、自动补全，看着挺集成、挺方便。特别适合新开的项目或者简单场景。
  • 但问题是：就像前面说的，它对复杂项目的“路况”理解不行，尤其老项目水土不服，容易瞎操作，改出问题来，擦屁股的成本太高。

• 我的『半指导』模式：

  • 感觉像：你开着车，但用了个超智能的“导航+语音助手”。大方向（项目结构、核心逻辑）还是你来把控，具体的“怎么走”（代码实现细节）让 AI 来建议和填充。
  • 好处在于：既利用了 AI 的快速生成能力，又保留了人的掌控力。特别适合复杂项目或老系统改造。你把框架和限制条件给足了，AI 输出的东西就更贴合实际需求，错误少，后期维护也心里有底。
  • 当然，也得费点心思：前期需要花点时间准备好“导航路线”（项目信息、草图），给 AI 的指令（prompt）也得想清楚说明白。

简单说，AI IDE 有点像开了“全自动驾驶”，看着酷炫省事，可一旦路况复杂（老项目就是典型），它就容易“迷路”甚至“闯祸”。我这方法呢，更像是你牢牢握着方向盘，同时让 AI 这个得力助手帮你处理大部分常规操作，灵活又可控。

一点心得和碎碎念

这次主要靠 gemini-2.5-pro-preview-03-25 生成代码，总的来说挺给力的。虽然偶尔会犯些小迷糊（比如单双引号搞混、某个 原生JS 方法和jquery库方法混淆），但都是些小修小补的活儿，不算麻烦。

另外，我发现一个“窍门”：让 AI 用简单的查询和 JOIN 比让它写复杂的子查询要稳得多。 不知道为啥，它写子查询老是翻车，而且报错信息给它反复修改也无济于事，可能是训练数据里这块儿的“坑”比较多吧。

所以，以后再跟 AI 打交道，我肯定还会坚持 “我搭骨架，AI 填肉” 这套路，尤其是在老项目上，轻易不碰那些“全自动”工具，免得挖坑把自己埋了。

总而言之，AI 编程是大势所趋，但想用好它，真得有点『人机协作』的智慧。 别总想着让 AI 包办一切，把它当成一个需要引导的“聪明学徒”或“得力助手”，给足方向和框架，它才能真正帮你实现效率翻倍。