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作者：观澜君 | 来源：观澜·AI前线 | 预计阅读时间：8分钟
2026年的现实是：AI 编程已从"尝鲜"变为"标配"。一个真实案例——实习生用自然语言描述需求，AI 生成代码，20分钟功能跑通提交 PR。他一天不写一行代码，但功能做完了。
问题不在 AI，在你的提示词。
提示词工程（Prompt Engineering）的本质是 精准的需求表达能力。
| 对比维度 | 编程语言 | 提示词 |
|---|---|---|
| 沟通对象 | 编译器 | AI |
| 报错机制 | 语法错了编不过 | AI 会"假装听懂"给废话 |
| 核心能力 | 语法正确 | 让 AI 无法误解你的意图 |
| 维度 | ❌ 错误提示词 | ✅ 正确提示词 |
|---|---|---|
| 技术栈 | 未指定 | FastAPI + PostgreSQL + SQLAlchemy |
| 接口定义 | 模糊：“帮我写一个用户登录功能” | HTTP 方法 + 路径 + 参数格式 |
| 安全要求 | 无 | bcrypt + JWT + SQL 注入防护 + 限流 |
| 输出要求 | 未说明 | 完整代码 + 错误处理 |
| AI 自由度 | 过高（随意选型） | 受限（按你的架构来） |
核心原则：AI 的自由度必须受控。你给的自由越多，得到的废话越多。
text你是一个资深 [语言/框架] 开发者。 【任务】实现 [功能描述] 【技术约束】 - 技术栈：[具体框架/库版本] - 数据库：[数据库类型] - 代码风格：[如 PEP8 / Airbnb ESLint] 【功能要求】 1. [具体功能点 1，包含输入/输出格式] 2. [具体功能点 2] 3. [边界条件和错误处理要求] 【输出要求】 - 给出完整可运行的代码 - 包含必要的单元测试 - 标注关键逻辑的解释（用注释） 开始实现。
使用要点： "你是一个资深 X 开发者"的角色设定不可省略，能让 AI 输出风格更贴近最佳实践。
text【代码上下文】[粘贴相关代码段] 【错误信息】[完整的报错 stack trace] 【我已尝试的排查步骤】[步骤 1、2...] 【我的分析】[你认为可能的原因] 请分析根本原因，给出修复方案。如果有多种可能，按可能性从高到低排列。
使用要点： 写明已尝试的排查步骤，避免 AI 建议你试过的方案。
text请对以下代码进行 Review，重点关注： 【代码】[粘贴代码] 【审查维度】 1. 安全漏洞（SQL 注入、XSS、权限绕过等） 2. 性能问题（N+1 查询、不必要的计算、内存泄漏） 3. 可维护性（命名、函数长度、耦合度） 4. 边界条件（空值、并发、超时处理） 按"严重 / 建议 / 可选"三级给出意见，并给出修改后的代码示例。
使用要点： 明确审查维度，AI 就不会给你"建议添加注释"这类低价值意见。
text【现有代码】[粘贴需要重构的代码] 【重构目标】 - 主要问题：[如"函数过长难以测试"] - 期望结果：[如"拆分成 3-5 个单一职责的函数"] 【约束】 - 保持外部接口不变（避免调用方修改） - 重构后需要通过现有的所有单元测试 给出重构后的完整代码，并说明每个拆分函数的职责。
使用要点： "保持外部接口不变"是关键约束，防止 AI 顺手改了函数签名。
text【被测试的代码】[粘贴函数/类的代码] 【测试框架】[如 pytest / Jest / Go test] 【测试要求】 - 覆盖正常路径和异常路径 - 使用 mock 隔离外部依赖 - 每个测试用例只测一个事情 给出完整的测试代码，测试用例用描述性名称。
使用要点： 明确指定测试框架，避免 AI 选用你项目里没引入的框架。
text你是一个资深系统架构师。 【业务背景】[2-3 句话描述业务场景和用户规模] 【核心需求】 1. [需求 1，包含性能/规模预期] 2. [需求 2] 【约束条件】 - 团队技术栈：[如 Python + FastAPI + PostgreSQL] - 运维能力：[如"无专职运维，优先选托管服务"] - 预算：[如"月服务器成本 < 5000 元"] 请给出： 1. 推荐的架构方案 2. 技术选型及理由 3. 潜在风险和应对方案 4. 预估的开发工作量（人天） 如果方案有多个可选方向，给出对比分析。
使用要点： 输出是"方案"而非"代码"，角色设定为"资深系统架构师"更合适。
| 维度 | Cursor | GitHub Copilot | CLine (Claude) | Aider |
|---|---|---|---|---|
| 提示词理解能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 代码上下文感知 | 强（自动读整个项目） | 中（当前文件） | 强（可配置范围） | 强（显式指定文件） |
| 对话连续性 | 好（Composer 多轮） | 差（单次补全） | 极好（长上下文） | 好（git 集成对话） |
| 支持模型 | 多种 | 固定 | 取决于 Claude 订阅 | 多种（可接本地模型） |
| 费用 | $20/月 | $10/月 | Claude Pro $20/月 | 免费（本地模型） |
| 最佳场景 | 新功能开发、重构 | 日常补全、小函数 | 复杂逻辑、架构讨论 | 命令行爱好者、git 工作流 |
| 写法 | |
|---|---|
| ❌ 错误 | “帮我优化这段代码” |
| ✅ 正确 | “性能瓶颈在循环内的数据库查询（N+1 问题）。请用 SQLAlchemy 的 joinedload 优化，把 N+1 查询减少为 2 次查询。给出修改后的代码和性能对比说明。” |
关键改进： 指出具体瓶颈 + 指定解决方案 + 要求对比说明。
| 写法 | |
|---|---|
| ❌ 错误 | “帮我实现用户注册、登录、密码重置、邮件验证、JWT 鉴权，还有角色权限管理” |
| ✅ 正确 | 分 5 次问，每次一个功能。或要求 AI “每次只实现一个功能，实现完一个再继续下一个” |
关键改进： AI 在长任务中容易"偷懒"，拆分成小任务，每次验证后再继续。
| 写法 | |
|---|---|
| ❌ 错误 | “我的代码报错了，帮我看看”（没贴代码，没贴报错） |
| ✅ 正确 | 提供：【代码】+【报错 stack trace】+【运行环境】+【预期行为】+【实际行为】 |
关键改进： 运行环境 + 预期行为 + 实际行为 = 让 AI 能复现你的问题。
| 做法 | |
|---|---|
| ❌ 错误 | AI 给代码，直接复制粘贴，跑起来没报错就用 |
| ✅ 正确 | ① 先读一遍理解逻辑 → ② 检查安全关键点（硬编码密钥？SQL 拼接？）→ ③ 跑单元测试 → ④ 让 AI 帮你写测试 |
关键改进： AI 写代码最大的风险不是"跑不通"，是"跑通了但有安全漏洞"。你必须是最后一道防线。
在提示词末尾加上：
“请一步步思考，不要直接给最终答案。先分析需求，再设计方案，最后给出代码。”
效果： AI 先输出思考过程，隐藏问题在"思考"阶段就暴露了。强迫推理过程能显著提高最终答案质量。
“我们项目的代码风格如下：【示例 1】（粘贴项目里的函数）。请按照同样的风格实现新功能。”
效果： 比用文字描述风格准确 10 倍。AI 对示例的理解远好于对规则的理解。
AI 的"记忆力"有限（GPT-4o 约 12.8 万 token，Claude 3.7 Sonnet 约 20 万 token）。上下文满了，AI 会"忘记"最早的内容。
应对策略：
@文件名）在提示词末尾加上：
“给出代码后，请以一个严格的技术 Leader 的身份，审查这段代码可能存在的问题（安全/性能/可维护性），并给出改进版本。”
效果： AI 自己的审查能发现 30-50% 的问题。"写"和"审"激活的是不同的推理模式。
到这里，你已掌握：
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文章维护记录：2026-05-25 初版发布
