大家工作中都怎么用 AI 提效的？

[llluuo]

如题，AI 能力已经普及很多了，想问下大家工作中都怎么用 AI 提效的？

[dosmlp]

没用过，ai 写两行我就的删一行自己写，跟 zz 一样

[Kirkcong]

当维基百科，问各种问题。对于可能不太靠谱的，问他要原始资料。

直接问他 xxx 怎么操作，xxx 参数什么意思，解析这条命令，写一个脚本实现 xxx 。

[rmrf]

很多以前想写不会写的东西，现在都可以尝试了，非常提升效率。

[spritecn]

自己没啥思路的时候问 AI,比如今天问 ai 怎么给长英文切分并且不影响语义,ai 给了我 BreakIterator,然惊呀的是这个居然是 java 自带的

[HotieCutie]

不懂不会就问 ai ，得到的答案 大多数都是准确的，比去搜索引擎自己找答案方便的多

[jonty]

agent 用的倒是不多，主要是 cursor 的 tab 。写一些稍复杂的要动脑的逻辑，我刚要开始动脑就给我补全的 7788 了

[jydeng]

生成注释、查文档、解释代码以及各种脚本问题。

资料少的话还是不行，AI 会自己虚构答案，浪费时间。

[dmhsq]

一般都是用 tab 填充功能，还有就是用 ai 写一些数据处理的方法。个人项目用的 cursor 写的，写插件包让它帮我搭架子。

[hzxcsc4]

我直接把需求和示例代码扔给他 然后就等出代码 复制粘贴 校验下需求 然后就提交了

[Richared]

比如脑残 netty ，让 ai 先写，写完自己看一眼。改一改，自己写可太难了，那方法根本记不住。

[JoeDH]

代码大框架直接扔 AI 写后面再逐个接口精调，有乱七八糟的问题就先去 chat 问，文字总结例如 OKR 让 AI 来给我归纳吹水 ，面试记录八股文直接整篇几十个题扔给它给我返回详细答案

[sampeng]

实现 TDD 。最小单元是函数，以红-绿-重构优化为一个循环。15 分钟一个接口。但前期准备要 2-3 小时，后面还要 review 最少得 10-15 分钟？其实整体效率并没提升，但让我用 tdd 完全实现一套功能。每 2-3 天我都搞不完。。。

[ThinkCat]

代码细节忘记的时候，只记得个大概，让它来写，然后 copy 。

[WinstonV2]

同感

[WinstonV2]

Cursor ，用 auto 模式的话大块的迭代就无法完整交付了，Claude sonnet 对一个功能模块的交付会完整点。

确实前期还是需要自己理解需求，书写好计划 prompt 。

[Kevin2]

处理 json 数据，反序列化为 model 类。建表 sql 和 entity 类互相转换，工具代码编写……好多简单重复的都让它帮我写。还有让 cursor 帮我分析代码

[fFfRYRSX1y3mIS4Y]

补全最好

[whx]

当搜索引擎用，虽然不是 100%正确，但是比自己去搜索还是能省不少时间。

写一些独立的函数实现代码，正确率比较高。

跨语言翻译代码，把这种语言实现的代码翻译成另一种语言实现。

数据处理，比如要把某些数据写到代码文件里，或者把这些数据转一下格式。
换做以前要自己写代码，现在都让 AI 来。

[yahon]

帮忙起变量名

[ferock]

把 ai 当下属使唤

[126ium]

搞点文字工作，搓文档、搓计划、搓报告、搓邮件、改进英文写作等等。有时候提问一下，分析下邮件对面的哪个国家/文化背景的，好对症下药。至于技术工作，比如代码、运维什么的，还是得亲自动手，AI 比较喜欢胡扯

[collery]

今天要对接一个日本的 平台，给了份 pdf 的文档，日语的，我让它 根据文档给我写代码 哈哈哈。

[foryou2023]

个人的实践经验
ai 不是银弹，不能解决所有的问题
把 ai 当成一个日常普通的人就行了
这个普通的人可以是产品经理，也可以是开发，也可以是测试
在需求非常明确，功能很明确的时候，开发效率杠杠的
目前更多的精力反而放在写文档上面了
当项目大到一定程度，出现 bug 了，ai 就很难梳理清楚了，基本就要人辅助参与了
所以综合下来，个人的经验就是当成一个普通的人，或者说高级开发、高级产品经理、高级测试都是不错的
一切都在沟通中，跟以前没有 ai 一样，都是跟产品沟通需求，写文档，梳理逻辑

[HeyWeGo]

用 ai 写插件帮助画图，各种图表终于不用手动百摆放了。

[raphx]

现在大部分要做的基本上都先丢给 AI 写一遍（命令、k8s yaml 、代码片段、异常问题），搜索引擎用的都少了，我感觉我已经离不开了

[yeelone]

用 ai 之后,我好像再也没怎么用过 google 搜索了~~~

[tangtang369]

现在基本都是 ai 写

[magic3584]

用 claude code 写 demo ，完全不（需要）知道里面是啥，我只是分段验证-提交，再下一个任务。

[jamesjammy061]

写代码只用 cursor tab ，检索东西 gemini 和搜索并用。画图 chat 模式出 graphviz 或者 mermaid 。调研或者 demo 用 agent 模式

[wsbqdyhm]

@dosmlp #1 没用过你怎么知道写两行删一行

[dosmlp]

@wsbqdyhm 杠精转世？

[kfpenn]

补全最好用，chat 当搜索引擎

[wannerkingof69]

报错直接粘贴进去，什么都不用多说，基本都会给到解决问题的灵感。

[llluuo]

@foryou2023 深表赞同

[wsbqdyhm]

@dosmlp #31 你直接说用过不就完事，非要搞特别说没用过，多大的事，

[avenger]

用了 claude code 之后，感觉退化的厉害，感觉已经失去之前纯手工编码的技能了。

现在的工作流就是提需求，review 代码，提改进建议，继续 review ，提交代码。

不知道这算进步还是退化？

[dosmlp]

@wsbqdyhm 所以说你是杠精呢

[mertas]

用于查漏补缺

[bingfengfeifei]

1. 几乎不用搜索引擎了，工作中用的工具比较杂，之前这些不熟悉的工具，都是谷歌一点一点去找，现在直接问 Gemini 基本上都能解决
2. 写代码用 Cursor+Claude 4 sonet ，正常写代码，然后用用 Tab 补全就能节省 2/3 的时间，有时候补全来的比我自己想的都快。比较内聚的工具模块，新增没什么交互的小模块，直接 ctrl+k 提示词 + @Files 添加上下文，基本上一遍过。 用 AI 写代码最关键的是，人机合一，你知道哪些代码他能生成，生成完了可以直接用，哪些代码他生不成要自己写。 像是 Tab 补全的，我写了两行代码，然后我就知道 AI 可以补全，而且知道他肯定能补全出我想写的代码，然后就等待提示补全就可以了。 唯一不爽就是有时候网络问题，卡个几秒每提示，会不连贯
3. Gemini CLI 这种还没怎么玩明白，因为做的都是历史项目，完全交给 AI 做还是不放心。像是一些编译任务可以交给 Gemini CLI 去做，还是挺方便的。 曾经有次我想编译一个完全静态的 taskset ，自己用 AI Chat+互联网搜索弄了版本搞不定，让 Gemini CLI 自己跑，结果几分钟过后，真的编译出一个完全静态的二进制出来了。
4. 还有一些小自动化的工作，之前可能是写些脚本去处理，提取某些文字，或者分析一些文本之类的，现在直接扔给 AI 让他给我提取。
5. 让他自己写单元测试例，生成的数据和代码比之前手写的要全面很多

反正现在离开 AI 基本上干活会大打折扣了

AI 编程那种重复性的体力活，会很省心。我前几天给产品写了一个新功能，一个统计模块，要统计各种内部运行状态信息，处理速率，峰值，内存，内部队列长度，丢包统计，等等，总共几百个统计项。要是没有 AI 的时候，这种需求，头都要写晕，肯定会发生各种手误指标张冠李戴的情况。现在用 AI 写，定义一下结构体，大部分都是直接指令生成代码。一天不到就写完了，一共大几千行代码，一遍过。

[wsbqdyhm]

@dosmlp #37 你说是就是，你开心就好

[monkeylmj]

比较独立的模块或者重复的工作可以让 AI 生成个大概，在这个基础上再自己修修补补

[binggg]

分享一下我的 AI 提效实践，主要解决"老虎机 Vibe Coding"的问题。

以前我也是：丢个需求 → 点生成 → 不满意重来，循环往复。后来发现这样太碰运气了。

现在改用系统化的方法：
1. 先用 EARS 语法澄清需求 (When/While xxx, the system shall xxx)，重点是我和 AI 对齐思路和细节
2. 让 AI 输出技术设计文档，重点是我和 AI 对清楚技术实现细节
3. 拆分成具体任务清单，这块我关注的较少
4. 逐步实现和验收，重点是关注自动化测试的用例和执行情况

举个例子，我们自己开源的项目都在用这种方式在开发
https://github.com/TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit/tree/main/specs

这套方法在 Cursor 、Claude Code 里都能用，核心是让 AI 参与需求的一步步澄清和细化，并能根据标准来自动化测试，而不只是"代码生成"。

PS: 这个方法论是从 AWS 的 Kiro AI IDE 学来的

之前专门写了一个文章来介绍，一不小心还成了我的爆款文章😄
AI 编程不靠运气，Kiro Spec 工作流复刻全攻略
https://mp.weixin.qq.com/s/3j6lG50isbuSH4p64TsNag

[GotKiCry]

用 AI 协助分析问题是最有用的。写代码经常需要给他上下文提示词，

[317765973]

@binggg 666

[549394]

直接写需求 实现功能了。也可以分析旧项目情况，方便快速了解

[lthon]

@binggg 谢谢分享，很有帮助

[a852695]

@binggg 很详细清晰的思路，学习了，谢谢大佬

[549394]

比如接 sdk ，把原来项目、sdk 文档、sdkdemo 、api 文档全部喂进去，先从计划模式拿到完整对接计划之后才让执行。
接完之后再自己微调对接，这样可以省很多时间。

[vtwoex2]

让 AI 来总结我一天的邮件内容，然后生成日报哈哈哈

[suibianzai]

@vtwoex2 #49 AI 怎么能获取你的邮件内容啊？ Gmail 吗

[happytaoer]

思考还是自己，执行是 AI 。不然长期脑子会变呆

[gorvey]

1. 写了一个油猴插件，复制出蓝湖中的图层信息，让 AI 生成高质量的静态页面
2. 写了一个 MCP ，传入接口文档地址，让 AI 获取接口的响应和请求定义。生成请求代码，然后替换第一步生成的静态页面的字段

[dearzhzhao]

拉了一个 AI 提效交流群，感兴趣的可以访问这个链接的最底部，欢迎进群交流哈： https://zhaozhihao.com/archives/PiQVaZrq

[xiaoyureed]

拿来写周报最舒服, 比我自个写的专业多了