程序员最怕两件事：写文档和 Review 别人的代码。现在 AI 都能帮上忙了。不过大部分人用法不对——要么把整个项目一股脑丢进去，要么问的问题太笼统，AI 给出的答案自然也不靠谱。
我用 Cursor 和 Claude 写了几个月代码，踩了不少坑，也总结出几个真正好用的场景。下面 6 个是我觉得最实用的，每个都附了具体提示词👇
⚡ 6 个程序员必会的 AI 编程技巧
1. 代码 Review 不求人
说实话，AI Review 代码比我预期的靠谱得多。它不会偷懒跳过，也不会碍于面子只说好话：
Review 这段代码，重点关注：
1. 安全漏洞（SQL注入、XSS等）
2. 性能问题（N+1查询、内存泄漏）
3. 代码规范（命名、注释、结构）
给出具体修改建议。
```python
你的代码
```2. Bug 调试助手
遇到 bug 先别急着 Google，把完整错误信息和相关代码一起喂给 AI，让它帮你定位：
我遇到了一个 bug：
错误信息：[贴上完整的错误堆栈]
相关代码：[贴上相关代码段]
运行环境：[语言版本/框架版本]
已经尝试过：[你试过的解决方法]
请分析可能的原因，并给出修复方案。3. API 文档自动生成
写文档这事没人喜欢，但总得有人干。交给 AI 吧：
请为以下函数生成 API 文档：
1. 函数功能描述
2. 参数说明（类型、必填、默认值）
3. 返回值说明
4. 使用示例
5. 注意事项/异常情况
```python
def your_function(params):
pass
```4. 正则表达式生成器
正则是程序员的噩梦之一。好消息是 AI 在这方面意外地强，可能因为它本质上就是在做模式匹配：
帮我写一个正则表达式来匹配：
[用自然语言描述你要匹配的内容]
要求：
- 给出正则表达式
- 解释每个部分的含义
- 给出 3 个匹配成功的例子
- 给出 3 个不匹配的例子
- 如果有边界情况，说明5. 单元测试生成
写测试用例容易漏边界情况，AI 能帮你想到更多你没想到的：
请为以下函数编写单元测试：
- 覆盖正常输入场景
- 覆盖边界值（空值、极大值、负数等）
- 覆盖异常输入
- 使用 [pytest/Jest/JUnit] 框架
- 每个测试用例加注释说明测试目的
```python
def your_function(params):
pass
```6. 技术方案设计
接到需求先别急着动手写代码。跟 AI 聊一聊，帮你理清思路，比直接开写省时间：
我需要实现以下功能：
[描述需求]
请设计技术方案：
1. 整体架构图（用文字描述）
2. 数据库设计（表结构）
3. API 接口设计
4. 核心算法/逻辑
5. 可能遇到的坑和解决方案
6. 预估开发时间💡 用 AI 写代码的几个原则
别把整个项目一股脑丢进去。拆成小块，一步步来。AI 的上下文窗口有限，塞太多它会胡说八道。
告诉 AI 你的环境。用的什么语言、什么框架、什么版本——Python 2 和 3 差别很大，Node 16 和 20 也不一样。
AI 写的代码一定要 Review。我遇到过好几次它生成的代码看起来没问题，但跑起来有边界 bug。跑测试、检查安全问题，不能省。
❓ 常见问题
Q：AI 写的代码可以直接用吗？
A：别直接丢生产环境。AI 生成的代码需要 Review、测试、安全检查后才能上线。我自己就踩过几次坑——看起来没问题的代码，边界条件全没处理。
Q：哪个 AI 工具写代码最强？
A：目前用下来，Claude 和 DeepSeek 表现比较好。复杂项目我倾向用 Claude，DeepSeek 在算法推理上有优势。不过这行变化太快，半年后可能又是另一番景象。
写在最后
AI 不是什么银弹，用对了确实能省不少时间。我用这些技巧之后，每天大概能多出一两个小时做真正有价值的事——比如想架构、写文档（好吧，文档还是得自己写大部分）。
你平时用 AI 写代码最多的场景是什么？评论区聊聊👇