零基础AI编程进阶篇

1. 核心理念：从“助理”转为“导师”

AI不仅是听话的助理，更是有耐心的导师。对于零基础开发者，仅靠AI编写简单产品是不够的，若要处理具有复杂度和持续维护性的项目，开发者必须通过AI不断提升自我，理解底层逻辑。

2. 核心方法：层进式提问

作者提出了一种无需专业背景也能产出高质量代码的方法，即不直接让AI干活，而是先通过提问来理解风险、方案和原理。其通用流程包括：

• 先检查与解释
  要求AI识别风险（如安全隐患、冗余代码、算法低效）并解释原因，明确要求在确认前“不要修改”。
• 方案对比与评估
  询问不同策略的优劣、成本（Token、性能、金钱）、风险以及对现有功能的影响。
• 深度追问
  对不理解的术语或逻辑持续追问，甚至要求AI编写独立的测试程序进行压力测试。
• 最后执行
  在完全理解并确认方案后，再指挥AI进行最小化修补或重构。

3. 六大实战案例应用

• 安全隐患
  通过多轮提问理解漏洞危害及防护代价。
• 代码架构
  通过裁剪冗余和合并重复逻辑，确保系统的可扩展性和可维护性。
• 性能优化
  针对服务端请求、数据传输和安装包大小寻找轻量化替代方案。
• 算法进阶
  对比不同算法效率，并通过独立测试程序验证性能差距。
• 精准调试
  拒绝模糊的“兜底方案”，要求AI通过增加调试输出定位精确问题并给出通用解决方案。
• 数据结构与扩展
  评估存储格式在面对高并发和未来业务分析时的兼容性。

4. 总结建议

通过这种方式，开发者能从盲目指挥转向正确理解架构、安全、数据结构和性能。虽然这会消耗更多的Token（需要“氪金”），但能让零基础开发者在实战中快速成长，掌控复杂项目的开发。