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從副駕駛到飛行員：AI 程式碼生成與提示工程完整指南

整理一下與總結重點介紹在軟體開發中使用 AI 程式碼生成和提示工程的主要主題、重要概念和實用建議。

主要主題

因為太多資料都在描述不同的方向，這邊描述對於 vibe coding 和 prompt engineering 的過程中給予大家的方向，主要圍繞以下幾個核心主題：

  1. Prompt engineering 重要性：強調精心設計的提示對於從 AI 模型獲得高品質、相關和可操作程式碼輸出的關鍵作用。
  2. AI 輔助開發工作流程：概述了軟體工程師如何將 AI 工具無縫整合到他們的日常開發任務中，從綠地專案到現有程式碼庫的增量修改。
  3. 程式碼生成與 Vibe Coding：定義並區分了 AI 程式碼生成中的不同參與程度，從 AI 作為「副駕駛」到「Vibe Coding」中的 AI 作為「飛行員」。
  4. 最佳實踐與技巧：提供了一系列實用的策略，用於優化與 AI 模型的互動，包括情境提供、任務分解、錯誤處理和程式碼審查。
  5. 工具與資源：列出了當前市場上可用的各種 AI 程式碼生成工具，以及有影響力的開發人員和額外學習資源。
  6. 挑戰與考量：討論了使用 AI 程式碼生成時的潛在陷阱，例如幻覺、速率限制、上下文管理以及協作工作流程的缺乏。

核心概念與事實

1. 提示工程的重要性與基礎

  • 定義：提示工程被定義為從 AI 編碼助手獲取最佳輸出的關鍵技能，因為「AI 的輸出品質在很大程度上取決於您提供的提示品質。」 (Addy Osmani, "The Prompt Engineering Playbook for Programmers")。
  • 連續改進：提示工程是一個持續改進的迭代過程。「提示工程是關於持續改進。您需要建立和測試不同的提示，分析和記錄結果，根據模型的表現調整您的提示，並不斷實驗，直到您獲得所需的結果。」 (Lee Boonstra, "Documenting Your Prompts a Best Practice for Success")。
  • 文件記錄：記錄提示被認為是「絕對的救命稻草」 (Lee Boonstra)。建議使用工具（如 Google Sheet）追蹤提示及其輸出、模型版本和設定。「這樣，當您需要重新審視舊工作、測試提示在新模型版本上的表現或解決問題時，您將擁有完整的歷史記錄。」 (Lee Boonstra)。對於 RAG 系統，還應記錄 RAG 設定。
  • 程式碼整合：一旦提示接近完美，應將其儲存在專案程式碼庫中獨立的檔案中，並依靠自動化測試和評估程序來理解提示的通用性。 (Lee Boonstra)。

2. AI 輔助編碼工作流程

  • AI 作為副駕駛 vs. AI 作為飛行員 (Vibe Coding)：
  • AI 作為副駕駛：「您使用 AI 模型來增強自己，提升您的生產力。」 (automata/aicodeguide, "AI Code Guide is a roadmap to start coding with AI")，例如腦力激盪或自動完成文件字串。
  • AI 作為飛行員 (Vibe Coding)：「您是副駕駛。這是『Vibe Coding』發生的地方。您開啟 Cursor Agent YOLO 模式，並相信代理所做的一切都會為您生成程式碼。」 (automata/aicodeguide)。這對於快速原型設計很有幫助，但對於複雜專案應謹慎使用。

Harper Reed 的工作流程 (Harper Reed, "My LLM codegen workflow atm")：

  • 第 1 步：構思完善：使用對話式 LLM（如 ChatGPT 4o/o3）透過一次一個問題的迭代過程完善想法，最終輸出詳細的規範文件（spec.md）。
  • 第 2 步：規劃：將規範傳遞給推理模型，產生詳細的、逐步的藍圖，將專案分解為小的、可疊代的部分，並創建一個可核對的 todo.md 清單。這一步強調測試驅動開發 (TDD) 方法。

  • 第 3 步：執行：使用程式碼生成工具（如 Claude 或 Aider）逐步執行提示計畫。此步驟強調將程式碼複製貼上到 IDE 中、運行測試並反覆調試。

    現有程式碼庫的迭代：對於非綠地專案，重點放在每個任務的規劃上。使用像 repomix 或 files-to-prompt 這樣的工具將相關的原始碼有效率地納入 LLM 的上下文，以便進行程式碼審查、問題生成或測試補充。(Harper Reed)。

專案範圍規則：

可以透過將規則或約定注入 LLM 的上下文來為專案定義規則。例如，在 Cursor 中，在 .cursor/rules/ 資料夾中建立 markdown 檔案；在 Aider 中，在 .aider.conf.yml 中設定 read: rules.md。(automata/aicodeguide)。這些規則可以包含技術棧或程式碼格式指南。

3. 提示工程的實用技巧與模式

  • 提供豐富的上下文：「始終假設 AI 對您的專案一無所知，除了您提供或包含在上下文中的內容。」 (Addy Osmani)。這包括程式語言、框架、函式、錯誤訊息以及程式碼的預期行為。
  • 具體說明目標或問題：「模糊的查詢會導致模糊的答案。」 (Addy Osmani)。清晰地闡明您需要的洞察力或您希望 AI 執行的特定任務（例如，特定的優化類型）。
  • 分解複雜任務：「當實施新功能或解決多步驟問題時，不要將整個問題一次性輸入一個巨大的提示。」 (Addy Osmani)。將工作分成更小的塊並疊代，一次處理一個步驟。
  • 包含輸入/輸出或預期行為範例：「如果您可以用範例說明您想要什麼，請這樣做。」 (Addy Osmani)。這種「少數樣本提示 (few-shot prompting)」有助於 AI 理解您的意圖並減少歧義。
  • 利用角色或角色：「要求 AI 『充當』某個角色或角色。這可以影響答案的風格和深度。」 (Addy Osmani)。例如，「充當高級 React 開發人員並審查我的程式碼。」
  • 疊代和完善對話：提示工程是一個互動過程。「AI 會記住聊天會話中的上下文，因此您可以逐步引導它實現所需的結果。」 (Addy Osmani)。
  • 保持程式碼清晰和一致：即使在 AI 參與之前，也要編寫清晰、結構良好的程式碼和註釋，因為 AI 會從您的程式碼和註釋中獲取線索。(Addy Osmani)。

4. 特定場景下的提示模式

重複測試：

  • 清楚描述問題和症狀，包括精確的錯誤訊息和預期行為。
  • 對於棘手的錯誤，使用逐步或逐行的方法讓 AI 追蹤程式碼的執行。
  • 在可能的情況下提供最小的可重現範例。
  • 提出重點問題和後續問題。
  • 良好提示範例：
  • 「我有一個 JavaScript 函數 mapUsersById，它應該將使用者物件陣列轉換為以使用者 ID 為鍵的映射（物件）。但是，當我運行它時，它會拋出錯誤。例如，當我傳遞 [{id: 1, name: "Alice"}] 時，我得到 TypeError: Cannot read property 'id' of undefined。這是函數程式碼：[程式碼]。它應該返回 {"1": {id: 1, name: "Alice"}}。錯誤是什麼以及如何修復它？」 

重構與優化：

  • 明確說明您的重構目標（例如，提高可讀性、減少複雜性、優化性能）。
  • 提供必要的程式碼上下文，包括語言、框架和版本詳細資訊。
  • 鼓勵 AI 除了程式碼之外還提供解釋。
  • 使用角色扮演來設定高標準（例如，「充當經驗豐富的 TypeScript 專家」）。

  • 良好提示範例：「重構上述 getCombinedData 函數以消除重複程式碼並提高性能。具體來說：(1) 避免重複使用者和訂單的獲取邏輯——也許使用輔助函數或同時獲取它們。(2) 如果可能，並行獲取兩個列表。(3) 保留每次獲取的錯誤處理（我們想知道哪個呼叫失敗）。(4) 改善數據組合，可能透過使用更有效的查找結構而不是巢狀循環。提供帶有解釋更改的重構程式碼。」

    實現新功能：

  • 從高層次指令開始，然後深入細節。

  • 提供相關上下文或參考程式碼。

  • 使用註釋和 TODO 作為內聯提示（特別是對於像 Copilot 這樣的 IDE 工具）。

  • 提供預期輸入/輸出或使用範例。

  • 如果結果不符合預期，請使用更多細節或約束重寫提示。

  • 可以讓 AI 腳手架結構，然後由您填寫具體細節。

  • 要求處理邊緣案例。

  • 利用文件驅動開發：先編寫文件字串或使用範例，然後讓 AI 實現該功能。

研究程式碼實際的提示

  • 通用問題：
    • 「此程式碼做什麼？」
    • 「xyz 函數做什麼？」
    • 「您在這些檔案中看到哪些設計模式？」
    • 「這如何改進？」 (r/ChatGPTCoding, "what prompts are useful for studying a code base")。
  • 高級分析：請求架構圖、序列圖、資料流圖、呼叫圖和依賴圖
  • 專案規格模板：一個廣泛的模板，用於指導 AI 創建包含專案概覽、功能和非功能需求、約束、偽程式碼、使用者故事、流程圖、庫和依賴項、技術規格、測試和驗證、部署和維護以及使用者文件等的綜合軟體設計和規格文件。
  • 上下文管理工具：像 1filellm、code-prompter、16x Prompt、repomix 和 files-to-prompt 這樣的工具可以幫助將程式碼庫打包成單一檔案或選定的部分，以便 LLM 進行分析，解決大型程式碼庫的 token 限制問題。

常見的模式與避免

  • 模糊的提示：不提供足夠的細節或上下文。修復：添加上下文和具體細節，確保提示只適用於您的特定場景。
  • 過載的提示：一次要求 AI 做太多事情。修復：分解任務，一次只做一件事。
  • 缺少問題：提供大量資訊但沒有明確的問題或指令。修復：始終包含明確的要求，例如「識別上述程式碼中的任何錯誤」。
  • 模糊的成功標準：要求優化或改進，但沒有定義成功是什麼樣子。修復：量化或限定改進（例如，「優化此函數使其在線性時間內運行」）。
  • 忽略 AI 的澄清或輸出：不回應 AI 的問題或當輸出明顯錯誤時不調整提示。修復：始終回答 AI 的問題並在必要時調整您的措辭。將其視為對話。
  • 風格或不一致的變化：在一個提示中不斷改變請求方式或混合不同的格式。修復：在一個提示中保持一致的風格，並清晰地標記程式碼塊和範例。
  • 模糊的引用：當對話很長時，使用「上述程式碼」等模糊引用。修復：重新引用程式碼或明確命名您希望重構的函數，以避免混淆。

工具與資源

  • 編輯器/IDE：Cursor、Windsurf、Cline、OpenHands、Devin、VSCode + GitHub Copilot、Amp。
  • CLI 工具：Claude Code、Aider、Claude Engineer、Roo Code、OpenAI Codex CLI、Codebuff、opencode、Gemini CLI。
  • Webapps：Bolt、v0、Replit、Lovable、Firebase Studio。
  • 後台/遠端代理：ZenCoder、CodeRabbit、Factory AI、OpenAI Codex。
  • 輔助工具：Specstory、Claude Task Master、CodeGuide、repomix、files-to-prompt、repo2txt、stakgraph、Repo Prompt、Uzi、Claudia。
  • 模型推薦：OpenRouter 的模型，特別是支援「工具」的「程式設計」類別模型，以及 Aider 的 LLM 排行榜被推薦用於選擇模型。(automata/aicodeguide)。
  • 速率限制：為不同的模型準備多個 API 密鑰，並檢查各供應商的速率限制頁面，因為它們可能差異很大。(automata/aicodeguide)。

結論

將 AI 整合到軟體開發中不僅僅是使用工具，而是掌握提示工程的藝術和科學。透過採取結構化、迭代和上下文豐富的方法，開發人員可以將 AI 程式碼助手轉變為強大而可靠的合作夥伴。這包括細緻的規劃、清晰的溝通、持續的測試以及隨時調整和完善提示的能力。

隨著 AI 技術的快速發展，保持最新狀態並實驗新技術對於最大限度地發揮其在提高生產力、程式碼品質和開發人員學習方面的潛力至關重要。

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