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5 种人工智能辅助编码技术，保证节省您的时间
像 GitHub Copilot、Claude 和 Google 的 Jules 这样的工具已经从自动完成助手发展成为可以异步规划、构建、测试甚至审查代码的编码代理。
来源:KDnuggets# 简介
#大多数开发人员不需要帮助加快打字速度。减缓项目速度的是无休止的设置、审查和返工循环。这就是人工智能开始发挥真正作用的地方。
在过去的一年里，GitHub Copilot、Claude 和 Google 的 Jules 等工具已经从自动完成助手发展成为可以异步规划、构建、测试甚至审查代码的编码代理。他们现在可以按照指示采取行动，解释他们的推理，并将工作代码推送回您的存储库，而不是等待您推动每一步。
这种转变虽然微妙但很重要：人工智能不再只是帮助你编写代码；而是帮助你编写代码。它正在学习如何与您一起工作。通过正确的方法，这些系统可以通过处理开发的重复性、机械性方面来节省您一天的时间，使您能够专注于真正需要人类判断的架构、逻辑和决策。
在本文中，我们将研究五种人工智能辅助编码技术，这些技术可以节省大量时间而不影响质量，从将设计文档直接输入模型到将两个人工智能配对作为编码器和审阅者。每一种方法都很简单，足以在今天采用，并且它们一起形成更智能、更快速的开发工作流程。
五种人工智能辅助编码技术# 技术 1：让 AI 在编码之前阅读您的设计文档
从编码模型中获得更好结果的最简单方法之一是停止向他们提供孤立的提示，并开始向他们提供上下文。当您在请求代码之前共享您的设计文档、架构概述或功能规范时，您就为模型提供了您正在尝试构建的内容的完整图片。
例如，而不是这样：
# 弱提示 “编写一个 FastAPI 端点来创建新用户。”
尝试这样的事情：
当模型首先“读取”设计上下文时，其响应会变得与您的架构、命名约定和数据流更加一致。
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