本文分享了使用AI辅助编程的实用经验和策略。作者强调要敢于投入成本，选择最强大的模型以提高效率。文章详细阐述了如何理解并拆解需求、设定边界条件，以及通过清单式检查来确保任务完成。此外，还提到了调试技巧、文档生成和自我理解的重要性。最后，作者分享了关于职业发展的个人见解，强调了展示成果和维护个人形象的重要性，并建议学习阿三的积极心态。

💰 敢于投入，选择最贵模型：作者认为，使用最贵的AI模型能显著节省时间，并提升工作效率。例如，从使用Cursor的auto模式转为max mode，并选择o3和claude 4 opus，体验到了显著的提升。

💡 深刻理解需求，拆解任务：AI是辅助工具，而非替代品。程序员需具备产品和架构思维，深刻理解需求，并将其拆解成可执行的任务，设定明确的边界条件，以便更好地指导AI完成工作。

✅ 清单式检查，逐个完成：将大任务拆解为小任务，列出清单，逐个检查并完成。通过这种方式，可以避免疏漏，确保每个功能模块的质量，并提高整体项目的完成度。

🐞 调试与日志分析：在遇到错误时，要进行断点调试和日志分析，尽可能描述边界条件。同时，要思考问题根源，例如是否是token配置错误，以便更快地解决问题。

📝 文档与流程图：让AI生成md文档，并用mermaid生成流程图，以便更好地理解代码逻辑和工作流程。理解自己所做的工作，是高效利用AI的前提。

今天看到一个人说我完不成的大概率 AI 也做不出来

我回复的是

你一下子给个大任务肯定不行，要拆解任务，列清单，设置好边界条件，逐个检查完成。这对你本身就要求有产品+架构的能力。另外我感觉一个富文本编辑器大概也是 AI 能力的极限了，面对更复杂的需求，别说 AI 了，可能你自己也不知道要做成什么样，中间有无数的坑，并且最开始的需求和最后的交付文档一般都不会低于 100 页。last but not least ，用最贵的模型，不要省钱，这是帮你省时间。

之后思考了一些关于如何使用 AI 的准则。

首先就是要用最贵的模型，要敢于氪金，氪大金，有钱能使鬼推磨，能用钱解决的问题就不是问题，相比于一个月 200 刀只要能保住工作这钱撑死你两天工资。我开始的时候 Cursor 用的是 auto ，十分的拉垮，后来用了 max mode ，用 o3 和 claude 4 opus ，这下子彻底爽了体会到人民币玩家的感觉了。对于总结归纳写文档之类的工作可以用 auto 模型。

第二就是要深刻理解需求，并且拆分，设定好边界条件，AI 毕竟只是 copilot （阅读理解，此处 copilot 是英文字面意思不是微软 copilot ）无法完全替代人类，既然要有一个完备的边界条件那你对业务肯定也要有自己的理解，理解好了才能更好的指挥 AI ，所以对于程序员本身，你得具备资深产品和架构思维。

第三就是刚开始要列一个清单一个个检查完成，可以让 AI 帮你列清单，就以刚刚那个富文本编辑器来说，你让他一下子实现那么多功能肯定会有疏漏的，你让他先搭架子，考虑到整个全局性的要求，然后一步一步完成单个功能，完成一个检查一个，那就好过很多。

第四就是碰到错误要断点，要分析日志，要尽可能描述边界条件，然后也要动脑子想一想打个比方是不是 token 不对，因为调不通接口 AI 如果以为不是 token 不对，就会以为是别的问题，就会出现怎么改也改不对的情况。

第五建议让 AI 干完活之后在根目录形成一个 md 文档，让你理解。毕竟自己写的代码自己不知道什么意思那是很离谱的。一定要理解自己干了什么，最好用 mermaid 形成一个流程图。

还有最后一点就是，最好不要告诉同事领导你在氪大金用 AI ，问起来就说 AI 只是辅助大部分都靠自己，虽然理论上看交付看结果，但是如果引起他们对你能力的质疑就惨了。首先就是一定要理解自己干了什么，然后估计下这个工作量正常要多久，一天的工作量你一个小时就提交提 PR ，傻子都知道你用 AI 干的。第三就是优化一下注释，AI 写的注释实在是太有 AI 味道了，要尽可能口语化。

再说说人生感悟吧，fake it before make it, 你是不是真牛逼不重要，别人觉得你是否牛逼才重要，这世界就是一个巨型草台班子，AI 牛逼就是你牛逼。要敢于氪大金，要敢于扯大谎吹大牛装大逼，人有多大胆，底有多大产！千万不要谦虚和示弱，要不然别人就真以为你不行。你学学啊三就好了，我认为三哥很多地方都是值得我们中国人学习的。