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摘要： 本文探讨了AI编程的实践方法，重点分析了任务划分、上下文依赖与问题确定性对AI编码效果的影响。文章将任务分为四类：高依赖高确定（如修复BUG）、高依赖低确定（如架构设计）、低依赖高确定（如算法实现）和低依赖低确定（如产品demo），指出AI更擅长处理依赖低、确定性高的任务。 核心观点是：AI编码表现不佳常因上下文信息不足或指令不清晰。上下文包括项目背景、业务逻辑、代码结构等，需充分提供；指令应明确问题描述、解决步骤和验证方式，避免模糊需求。文章强调，高质量的信息输入和清晰指令是提升AI编程效果的关键。 阅读全文