我用 AI 编程，为啥体感不好？正确的姿势是啥？

2 月 4 日
 yang0327519

最近老板要求“拥抱 AI”

个人理解，本质就是拿鞭子抽着牛马自掘坟墓，哪天坟修好了，就自己躺进去埋了

但不管咋样，也得硬着头皮拥抱

平时也一直用，但确实是比较初级的“问答式”：

效果确实不错，现在都习惯直接问 chatgpt 或者 gemini （ grok ，claude 几个混着用），谷歌搜索从日均 50 次到现在估计日均 5 次

以上是背景

最近接个新需求，打算在已有项目(golang web 服务，大约 5.7w 行代码)中直接用 AI 实现，大概过程是：

  1. 产品给需求文档
  2. 人肉整理需求，设计好数据结构，接口（共 6 个）入参以及响应
  3. 使用付费 trea （首充 3 刀）打开项目，将 2 给 trea ，使用 auto 模式，让它生成一个 plan
  4. 和 trea 反复对话调整大约 10 轮，生成了一个 planA
  5. 让 trea 执行 planA ，效果不咋地
  6. 根据实现，在 planA 的基础上，让 trea 重新生成 planB
  7. 反复对话约 5 轮生成了个 planB
  8. 让 trea 根据 planB 生成代码，结果不满意，放弃
  9. cursor 充值 20 刀，使用 auto ，输入 planB 生成代码
  10. 生成后的代码微调几处，乍一看，觉得还行
  11. 自己人肉测试，发现不符合有些本项目的约定做法，改提示词后，让 cursor 重新生成代码
  12. 改过的代码重新挨个测试，跑通，上测试环境联调
  13. 联调过程中，又发现了 2 个问题，修改后提交

整过过程，耗时约 3 天（还有其他事情同步在做）

综合体验下来，其实并不好：

  1. 主要的数据库设计和接口设计还得自己来做
  2. AI 能完成 80%的代码，但剩下的 20%代码需要人工修改或者确认，这个耗费的精力并不少
  3. AI 完成的代码，没有人肉自己写的印象深刻，时间稍久远一点，出了 bug 自己会完全没印象，排查难度增大

觉得可能可以优化的方向：

  1. 使用 claude code 业界公认的代码能力最强的模型（充值费劲）
  2. 优化提示词，拆分需求为更小模块，逐步实现，如 先让 AI 完成数据库设计，再做接口定义实现，再单元测试之类

社区藏龙卧虎，各位 AI 善后工程师，面对类似 case ，有什么使用建议吗？

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所在节点    程序员
37 条回复
AoEiuV020JP
2 月 5 日
@sillydaddy #18 上班终究不太方便语音输入， 错别字有时候复制时有注意到的，但想着 AI 能看懂，也就懒得改了，
™这也是 AI 让我体验了一把鞭策无能下属的快感，感觉高级模型能识别语气，
hellopz
2 月 5 日
@wr516516 说错了，不建议用 auto ，抱歉
xiaomushen
2 月 5 日
@murmur 对的，降低预期，现在公司要求能 run 即可
Cloudust
2 月 5 日
只能说 ai 与 ai 的差距比人与人的差距都大
mouseshi
2 月 5 日
工具的差距吧~直接上 Cc 或者 Codex 把。Cursor 的话，别用 auto ，复杂的东西，用 opus 4.5
mcfog
2 月 5 日
新项目直接 ai first 就很香，虽然还没试过改屎山，但我觉得更好的做法是先让 ai 通读屎山输出项目背景、选型、convention 、屎坑列表，啥能改啥不能改，全部都对清楚持久化成 md ，再开始看需求
yarawen
2 月 5 日
@AoEiuV020JP 我用 Gemini 改得界面最好的一次，是加上了句，“听说你写页面 UI 很强，来让我看看你的实力”。
lkk
2 月 5 日
刚好，最近我也在使用 Trae 做项目开发。
我自己摸索的：
项目开始先和 AI 沟通要干什么，然后出大纲，之后生成 Ark （ AI 的方舟记忆体），由 Ark 推出第一个项目级 AI 宪法 AI_CONSTITUTION.md ，接着生成子项的目 AI_CONSTITUTION.md 。
项目推进：由 ChatGPT 网页版作为 CTO 总管整个进度，看中的是单对话的长上下文。对话中不涉及任何代码，只有 CTO 出的提示词和 Trae 返回的 CTO_UPDATE_PAYLOAD 。这样 CTO 不会被源码污染，影响专注度。
分工：
网页版 ChatGPT （ GPT-5.2 ）：
架构讨论（但不落代码）、提示词打磨、判断「该不该用 SOLO 」、Ark / 不变量 / 冻结声明起草、设计评审 & 风险枚举
Trae SOLO （ GPT-5.2 ）：
架构存在性 / 边界裁决、不变量 / 宪法级规则定义、多方案裁决、全局一致性问题
Trae IDE （ GPT-5.2-Codex ）：
实现任务、已冻结语义下的开发、Bug 修复 / 重构 / 调整、纯机械生成
Lirika
2 月 5 日
我在用 https://github.com/fengshao1227/ccg-workflow 这个，感觉很好用，cx cc gemini 协同作战
paceewang1
2 月 5 日
首先，别用国内模型，不是说看不起国内模型，只能说确实有差距，基模效果好坏直接影响 ai 编程体验的，其次才是 agent ，skills ，mcp 等。不妨用最好的模型体验一下。

其次目前后端需求的话，我是按这个工作流程跑的：
## 工作流程图示

```
[需求文档]
↓
[REQUIREMENT-ANALYSIS] ← 需求分析
↓ (NOW SQL-PROCESS)
[SQL-PROCESS] ← 数据库分析
↓ (NOW API-DESIGN)
[API-DESIGN] ← 接口设计
↓ (NOW LOGIC-IMPLEMENT)
[LOGIC-IMPLEMENT] ← 代码实现
↓
[完成]
```

然后把这个流程整理成了一个 skill
paceewang1
2 月 5 日
@paceewang1 #30 当然，这个流程是在工作中的，其实是个半自动流程（每一步完成之后都需要我检查同意才进行下一步），因为我觉得工作中一些必要的环节还是要人来控制产出的；全自动流程的话，目前还没有试过。
izapesu
2 月 5 日
模型不行
低智模型确实效果不好
之前解决一个问题用 gpt-5.2-codex medium 跑了两次没解决
升级最新 codex ，用 high 。一次性解决了
你的使用问题是
1 、用了 auto
2 、大概率没用 spec
3 、plan 尽量最小颗粒度去改，而不是大且泛
4 、换 cli ，cursor 类我觉得体感不好
ala2008
2 月 5 日
来学习了，刚接触😂
goodboy95
2 月 5 日
国内这些模型的话，别让他真的往代码库里写代码，让他写带有代码的实现文档吧，然后你照着一步一步做。
jingzhou
2 月 5 日
用 claude opus 4.5 试试，大部分需求一次做对
windyboy
2 月 6 日
渐进的开发，一口气完成一整套符合预期的很难
做好规划，一部分一部分的实现，每个部分做好规划测试
认得角色变了，但还不到一句话就完成的地步
fenildf
4 月 16 日
@paceewang1 赞美

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