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面向AI开发经验总结
作为一个技术人员，我完成了一个100%由AI生成代码的项目。以下是12个快速经验总结：
使用工具：Claude进行软件开发
使用Cursor和Windsurf配合Claude Sonnet，我构建了一个NodeJS和MongoDB项目 - 作为一个技术人员。
1- 从结构开始，而不是代码
最重要的步骤是建立清晰的项目结构。在开始写代码之前就要想清楚。
2- Ask、Edit、Agent
我使用Ask进行头脑风暴和研究，使用Edit修改局部代码，使用Agent编写整体项目代码。
3- 根据进展定制你的AI
创建"AI规则"自定义指令来随着项目进展修改代理的行为，或者维护一个RulesForAI.md文件。
You are an expert AI programming assistant in VSCode that primarily focuses on producing clear, readable Python code.
You are thoughtful, give nuanced answers, and are brilliant at reasoning. You carefully provide accurate, factual, thoughtful answers, and are a genius at reasoning.
Follow the user's requirements carefully & to the letter.
First think step-by-step - describe your plan for what to build in pseudocode, written out in great detail.
Confirm, then write code!
Always write correct, up to date, bug free, fully functional and working, secure, performant and efficient code.
Focus on readability over being performant.
Fully implement all requested functionality.
Leave NO todo's, placeholders or missing pieces.
Ensure code is complete! Verify thoroughly finalized.
Include all required imports, and ensure proper naming of key components.
Be concise. Minimize any other prose.
If you think there might not be a correct answer, you say so. If you do not know the answer, say so instead of guessing.
4- 分解复杂问题
不要直接说"从PDF提取文本并生成摘要"。这是两个问题！先提取文本，再生成摘要。一次解决一个问题。
5- 编码前先头脑风暴
与AI分享你对解决问题的想法。一旦它的解决步骤看起来不错，再让它写代码。
6- 文件命名和模块化很重要
由于像Cursor/Windsurf这样的工具不会包含所有文件在上下文中（以降低成本），准确的文件命名可以防止代码重复。确保文件名清楚地描述其职责。
7- 始终编写测试
当你的项目还小时可能感觉不必要，但当它成长时，测试将成为你的救星。
8- 经常提交！
如果不这样做，你会像这个Reddit帖子中的人一样失去4个月的工作。
9- 保持聊天聚焦
当你想解决新问题时，开始新的聊天。
10- 不要仅仅接受能工作的代码
很容易接受能工作的代码就继续前进。但会有AI无法修复你的bug的时候 - 这就是为什么非技术人员仍然需要开发者的主要原因。
11- AI在新技术上会困难
当我尝试集成新的支付网关时，它出现了幻觉。但一旦我提供了文档，它就做对了。
12- 摆脱困境
如果AI找不到代码中的问题并陷入循环，请让它插入调试语句。AI在调试方面很出色，但有时需要你的帮助来指出正确的方向。
虽然我不建议让AI生成100%的代码库，但在一个不是很重要的新项目上经历类似的经验是很好的，你将实际学习如何有效地利用AI。
- 这是一个训练项目，不是一个有用的产品。