AI编程的有效提示工程策略
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普通和卓越的AI辅助编程之间的区别往往在于您如何与AI沟通。让我们探索经过验证的策略。
有效提示的构成
一个好的提示包括：
- 上下文 - 您在构建什么？
- 约束 - 有什么要求？
- 示例 - 成功是什么样子的？
- 格式 - 输出应该如何构建？
策略1：具体说明上下文
❌ 差的提示：
写一个验证邮箱的函数✅ 好的提示：
写一个TypeScript函数，用于验证用户注册表单的邮箱地址。它应该：
- 检查有效的邮箱格式
- 拒绝一次性邮箱域名
- 返回一个包含isValid和errorMessage的验证结果对象策略2：使用思维链
让AI思考问题：
在写代码之前，解释：
1. 我们应该处理什么边界情况？
2. 这个问题的最佳算法是什么？
3. 不同方法的权衡是什么？
然后实现解决方案。策略3：逐步迭代
不要一次要求所有东西。逐步构建：
- 从核心逻辑开始
- 添加错误处理
- 优化性能
- 添加测试
策略4：提供示例
这是我期望的输入/输出示例：
输入：{ items: [1, 2, 3], multiplier: 2 }
输出：{ items: [2, 4, 6], total: 12 }
现在实现一个执行此转换的函数。使用 VibeCodeCheap 最大化价值
更好的提示意味着更少的API调用。结合 VibeCodeCheap 的实惠定价：
- 更多实验 - 尝试不同的方法
- 更长的上下文 - 包含更多代码以获得更好的理解
- 高级模型 - 访问 Claude Opus 进行复杂推理
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