ai编码提问技巧模板

AI 编程辅助：高效 Prompt 模板与实战技巧

一、通用底座模板（万能前置）

核心 Prompt：

你现在是一个参与当前项目的开发者，
请基于已有代码和项目结构回答，
不要引入新的技术栈或依赖，
如果有不确定的地方，请明确指出。

📌 作用：

• 防止 AI “自由发挥”或推荐无关库
• 使回答更克制、更工程化

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二、读代码 / 理解项目类

1️⃣ 快速理解项目结构

Prompt：

请帮我梳理当前项目的整体结构：

1. 核心模块分别是做什么的
2. 主流程从哪里进入
3. 哪些目录是我最应该优先阅读的

用工程师视角回答，不要泛泛而谈

📌 适用场景：新项目 / 老项目接手（尤其适用于接手他人代码）

2️⃣ 解释“看不懂的代码”

Prompt：

请解释这段代码的真实意图，
重点说明：

• 为什么要这么写
• 可能解决了什么问题
• 有没有隐藏的副作用

📌 关键：直接讲“动机”和“代价”，避免“逐行解释”

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三、代码修改 / 重构前必用

3️⃣ 重构前风险扫描（强烈推荐）

Prompt：

我准备对这部分代码进行修改，
在不改变现有功能的前提下：

1. 帮我指出潜在的风险点
2. 哪些地方一改就容易出问题
3. 有没有隐含的业务假设

📌 价值：尤其适用于老系统、多人维护项目

4️⃣ 小步重构（不求完美）

Prompt：

请在保持现有行为不变的前提下，
给出最小成本的重构建议，
目标是提升可读性而不是性能

📌 效果：避免 AI 建议“整体重写”或“引入新架构”

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四、定位问题类（Debug 场景）

5️⃣ 不稳定问题分析

Prompt：

当前问题表现为：XXX
在什么情况下会发生：XXX
已知事实：XXX

请基于现有代码分析：

• 可能的触发路径
• 哪些假设最值得优先验证

📌 关键词：帮助“优先验证”，而非直接给结论

6️⃣ 日志 / 异常反推问题

Prompt：

以下是错误日志和相关代码，
请帮我反推出：

• 最可能的问题来源
• 是否存在多种可能性
• 我下一步最该加哪里的日志

📌 优势：比“帮我修 bug”更靠谱

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五、测试相关（别直接让它写完）

7️⃣ 测试点设计（比写代码重要）

Prompt：

请基于当前代码列出：

• 必须覆盖的核心测试点
• 容易遗漏的边界情况
• 不测也容易出事的地方

不要直接生成测试代码

📌 核心：测试点 > 测试代码

8️⃣ 补漏型测试辅助

Prompt：

我已经写了一部分测试，
请帮我检查是否存在：

• 覆盖不足的分支
• 错误但可能被忽略的输入

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六、Git / 日常开发效率类

9️⃣ 生成靠谱的 commit message

Prompt：

基于当前 git diff，
请生成一个符合约定的 commit message，
要求：

• 准确描述变更意图
• 不夸大、不模糊

📌 习惯：我现在基本不自己想 commit message 了

🔟 PR / 代码评审辅助

Prompt：

请站在代码评审者的角度，
指出这次改动中：

• 可能被质疑的地方
• 需要提前解释的设计决策

📌 价值：大幅减少来回沟通

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七、关键使用习惯（比模板更重要）

✅ 必须做的

• 永远说明「当前目标」
• 多用“在不改变现有行为的前提下”
• 少用“帮我写一个”，多用“帮我分析/评估”

❌ 避免的

• 不指望一次 Prompt 得到最终答案
• 不让 AI 替你做架构决策

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结语

这些 Prompt 不是“一次性写完”的产物，而是在使用中自然进化出来的。当你发现自己开始反复使用同一句 Prompt 时，说明它已经成为了你工作方式的一部分。

核心理念：AI 是你的协作者，不是你的替代者。用好 Prompt，就是用好这个协作者的最佳方式。