AI 辅助开发篇：如何用 LLM 提升程序员效率
AI 辅助开发的价值不只是生成代码，更在于解释代码、拆任务、补测试、查问题和降低上下文切换成本。
AI 辅助开发篇：如何用 LLM 提升程序员效率
AI 编程助手最适合处理有明确上下文和验收标准的任务。比如解释一段陌生代码、生成单元测试、补 CRUD、迁移 API、写脚本、分析报错。
Rendering diagram...
高价值场景
第一是代码理解。让模型总结模块边界、调用链和数据结构，可以减少读代码时间。第二是测试生成。模型能根据边界条件快速补测试。第三是重复性改造，比如字段重命名、接口迁移、类型补全。
写好开发任务 Prompt
开发任务要包含目标、文件范围、约束、验收方式。不要只说“优化这段代码”，要说“在不改变公开 API 的前提下，把同步逻辑改成批量处理，并补充失败重试测试”。
目标：为订单查询接口增加分页。
范围：只修改 order service 和对应测试。
约束：保持旧参数兼容。
验收：npm test order-service 通过。
风险
AI 可能生成看似合理但不符合项目约定的代码，也可能忽略并发、权限和边界条件。开发者仍然要负责设计判断、代码审查和测试验证。
小结
AI 辅助开发最好的使用方式不是“替我写完一切”，而是把它当成结对工程师：让它读、写、测、解释，但最终由人把关。