什么是“AI 编程”

简单说，“AI 编程”一般指两类技能的叠加：

• 用 AI 来写代码、调试、重构、理解项目——也就是“AI 辅助编程”（Copilot、Cursor、各类 AI 代码插件）。
• 或者是“用代码去实现 AI 算法/系统”（机器学习、深度学习、大模型应用等）。

这里主要按“第一类”：作为开发者，如何用好 AI 来提升自己的编码效率和水平。GitHub 官方也把“在 AI 时代写代码”需要的能力称为“hard + soft skills”，包括传统编程基础和与 AI 协作的新能力。

六大能力模块逐项拆解

1. 基础编程能力（AI 不能替代的部分）

AI 能帮你写函数、查 API、写测试，但它不能替你“理解系统在干什么、要解决什么问题”。核心基础仍然要扎实：

• 编程语言与基础
  至少一门主力语言（如 Python / Java / JS / TS / C# / Go 等）的语法与常见 API。
  数据结构、算法基础（复杂度、常用数据结构）——你才能评估 AI 给出的方案是否合理。
• 工程实践
  版本控制（Git），分支策略。
  模块化、接口设计、设计模式（不用精通，但要有感觉）。
• 调试 & 测试
  会看日志、堆栈、报错，能在本地调试。
  会写单元测试、集成测试，知道怎样验证“AI 生成的代码”是否真的正确。

AI 让你写得更快，但“能不能写出能维护、可扩展的系统”，主要取决于你基础工程能力的底座。

2. 提示工程（Prompt Engineering）：与 LLM“对话”的能力

无论你用的是 Copilot、Cursor 还是直接问 GPT/Claude，本质上都在用“自然语言编程”。提示工程不是玄学，而是一套结构化的表达技巧。GitHub 和微软的官方文档都强调，清晰、具体的提示是 Copilot 有效工作的关键。

• 问题拆解（最重要）
  不要把“整个需求”一口气丢给 AI，而是：
  1～2 句讲清楚业务目标。
  拆成“输入/输出/约束/已有代码结构”等小点。
• 上下文构造
  告诉 AI：技术栈（语言、框架、库）。
  文件结构（相关文件、模块名称）。
  现有函数/类/接口签名，不要让 AI 自己瞎猜。
• 输出格式与约束
  明确你想要的格式：
  “只输出代码，不要解释。”
  “按 Markdown 代码块输出函数签名+docstring+实现。”
• 迭代修正（“对话式”调优）
  第一次生成不满意：指出具体问题，让模型重写。
  善用追问：“请解释这一行代码的作用。”

3. 工具与模型使用：熟练驾驭“AI 编程工具链”

真正在工位上高频使用的，往往是 IDE 里的 AI 编程助手（Copilot、国产各种 Comate、CodeGeeX、AIXcoder、Cursor、Windsurf 等）。

• IDE 插件使用
  会配置插件（登录、绑定仓库、开启/关闭补全）。
  会用快捷键触发 inline 补全、生成函数、生成测试。
• 交互方式
  选中一段代码 → “解释这段代码”“找出潜在 bug”“重写为更易读版本”。
  根据注释生成实现、根据函数签名补全。
• 模型选择与参数（进阶）
  了解不同模型擅长的场景（代码、推理、长上下文、多模态等）。
  会调 temperature、max_tokens、top_p 等参数，控制“发散度”与“确定性”。
• 多智能体 & 工作流（Agent/Workflow）
  懂得把任务拆成“多个角色”（架构师、评审员、写测试的人）。
  使用 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等框架设计多智能体工作流。

4. AI 辅助工作流：从“写代码”升级为“设计并验证”

AI 能帮你把很多苦活自动化，前提是你有一套“可信的工作流”。

• 代码生成与补全
  小到函数体、单行代码；大到脚手架、基础模块、示例 API client。
  习惯用法：先写清楚接口/注释，让 AI 填实现。
• 解释与教学（非常适合新人）
  看不熟的代码，丢给 AI：“用简单中文解释这段代码在干什么，逐步讲解执行流程。”
• 重构 & 迁移
  让 AI 把“旧 API 升级为新 API”（例如框架升级）。
  让 AI 把“语言 A 转写为语言 B”（Python ↔ Java ↔ JS 等）。
• Code Review & 缺陷发现
  用 AI 做“第一轮 Code Review”：
  “请按可读性、可维护性、安全性、性能四个维度点评这段代码。”
• 自动化测试 & 文档
  根据函数/接口生成单元测试、集成测试、边界用例。
  自动生成 API 文档、README、使用示例，减少“文档欠债”。

5. 数据与领域技能：让 AI 更懂你的场景

AI 最擅长的是“在既有上下文里生成/推理”。你给它的领域知识越清晰，结果越好。

• 数据处理技能
  清洗、转换、聚合数据（SQL、pandas、Excel 等）。
  简单特征工程、统计分析，方便让 AI 帮你生成数据管道或可视化脚本。
• API / 系统集成
  看懂 Swagger/OpenAPI 文档。
  能根据 API 文档让 AI 生成调用代码、错误处理与重试逻辑。
• 业务 & 领域知识
  理解你所在行业的典型业务流程和约束。
  能把这些约束“翻译”成清晰的中文/英文描述喂给 AI。

6. 质量 & 安全意识：不能完全“无脑粘贴”

无论 AI 写得多顺，你必须守住以下几条底线：

• 代码审核与验证
  所有 AI 生成的代码都应经过：人工走查 + 本地跑通 + 单元测试。
  对关键路径（鉴权、支付、隐私数据）务必人工复核。
• 性能与可维护性
  让 AI 说明“时间复杂度、空间复杂度”，并评估是否适合你的场景。
  避免让 AI “随意生成复杂抽象”，导致难以维护。
• 版权、隐私 & 合规
  警惕“大段复现开源代码”带来的许可证风险。
  严禁把敏感数据、密钥直接贴给在线模型；公司内可用私有部署模型或本地小模型。
• 安全与对抗
  警惕 AI 可能引入的安全漏洞（注入、鉴权缺失等）。
  让 AI 帮你进行安全检查，但不能完全依赖。

如何系统地掌握这些 Skills（路线建议）

1. 从基础入手
   若你已有一定编程基础：重点放在提示工程的刻意练习 + 熟练使用一种 AI 编程插件。
   若你是刚入门：先用 AI 辅助学语言语法和调试。
2. 每天 5～10 个“刻意练习”
   提问类、生成类、重构类、工具类，给自己订一套小练习。
3. 项目级实践
   真实项目是检验能力最好的地方：新功能开发、旧项目维护、迁移/升级。
4. 持续更新认知
   关注官方 best practices、Code LLM 调研，保持“人为主导”的意识。

最后一张简表：按熟练度自查

你可以先评估自己“当前大概在哪个档位”，然后挑 1～2 个模块重点突破，比“什么都想学”更有效。