🚀项目启动：让 AI 先做 “需求翻译”
接手一个企业内部管理系统的开发项目时，甲方给的需求文档乱得像堆草稿纸。里面夹杂着业务术语、口头表述，甚至还有几句吐槽。直接上手写代码肯定会踩坑，我试着把这些文字一股脑复制给 Claude，让它 “扮演产品经理” 梳理核心需求。
没想到 20 分钟后，AI 返回了一份结构化的需求清单：用户管理、权限分配、数据报表三个核心模块，每个模块下面列着具体功能点，还标注了 “必须实现” 和 “可后期迭代”。更意外的是，它还补充了几个甲方没明说但很关键的隐性需求，比如 “离职员工数据归档”。这一步至少节省了我一整天的需求梳理时间。
技术选型环节也多亏了 AI。原本纠结用 Java 还是 Python 开发后端，我把项目并发量、数据存储需求、团队技术栈这些参数喂给 ChatGPT，它给出的对比表格里，不仅列了性能差异，还算了人力成本 ——Python 的快速开发特性更适合我们这种小团队。最后定了 Django+Vue 的技术栈，AI 功不可没。
💻核心开发：AI 当 “代码脚手架”
搭建项目基础框架时，我让 AI 生成了 Django 的目录结构和配置模板。指定 “需要支持 JWT 认证、跨域请求、MySQL 连接池” 后，它直接输出了 settings.py 的关键配置代码，连注释都写得清清楚楚。以前手动配这些至少要花半天，现在改改参数就能用。
写用户管理模块的 CRUD 接口时，我试过让 AI “批量生产” 基础代码。把数据库表结构（用户表包含 id/name/role 等 8 个字段）发给它，说清楚 “需要包含列表查询（带分页）、单条新增、修改、删除接口”，5 分钟就拿到了 4 个接口的完整代码。当然不能直接用，比如权限校验部分得自己加，但至少省去了 80% 的重复劳动。
前端页面开发也有巧思。用 Element UI 组件库时，想实现一个带筛选功能的数据表格，直接问 AI“Vue+Element UI 如何实现可筛选、可排序的表格组件”，它返回的代码里不仅有表格渲染逻辑，还包含了筛选条件绑定和排序方法。我只需要把接口地址替换成自己的，再调整下样式，半小时就搞定了原本要折腾两小时的页面。
🔍难点攻坚：AI 做 “技术顾问”
开发过程中遇到个棘手问题：报表模块需要生成复杂的 Excel 导出功能，包含多 sheet 页、合并单元格和图表。查了半天资料还是没头绪，我把具体需求描述给 AI：“Django 如何用 openpyxl 生成带 3 个 sheet、首行合并、包含折线图的 Excel”，它不仅给出了核心代码，还标注了每个步骤的作用，甚至提醒 “注意设置单元格格式时的编码问题”。照着改了改，一次运行成功。
调试阶段更离不开 AI。有次前端调用接口时总报 “跨域资源共享” 错误，排查了 Nginx 配置和 Django 的 CORS 设置都没找到问题。把错误信息和相关配置代码发给 AI，它一眼指出 “你在 CORS_ALLOWED_ORIGINS 里用了带路径的 URL，应该只写域名”。改完之后，果然好了。这种细节问题，有时候自己查半天不如 AI 一句话。
但 AI 不是万能的。有次让它生成一个递归处理树形菜单的函数，返回的代码逻辑有漏洞，导致无限循环。后来发现是因为没给它说清楚数据结构里的 parent_id 规则。这时候就得自己盯着调试，把 AI 的输出当参考，不能全信。
🧪测试阶段：AI 当 “用例生成器”
写完代码总得测试吧？手动写测试用例太费时间。我让 AI 根据每个接口的功能生成测试用例，比如用户登录接口，它列出了 “正确账号密码”“账号不存在”“密码错误”“空值提交” 等 8 种场景，还附带了预期结果。拿着这个清单去测，比自己瞎想全面多了。
甚至连测试脚本都能让 AI 帮忙写。用 Python 的 pytest 框架时，把接口地址和参数告诉 AI，说清楚 “需要发送 POST 请求并断言返回状态码”，它生成的测试脚本稍作修改就能运行。原本要花一天写的测试代码，三小时就搞定了。
不过有个坑得提一下：AI 生成的测试用例可能忽略业务逻辑关联性。比如测试 “删除用户” 功能时，它没考虑到 “该用户有未完成的任务时不能删除” 这种场景。这时候就得结合实际业务，手动补充关键用例，不能完全依赖 AI。
⚠️避坑指南：这些 AI 用法容易踩雷
别让 AI 写核心算法。之前试过让它生成一个复杂的权限校验算法，结果逻辑有漏洞，上线后出了安全问题。核心逻辑还是得自己写，AI 可以帮忙优化细节，但不能当甩手掌柜。
输入信息一定要具体。刚开始用 AI 时，我问 “怎么优化数据库查询”，它给的答案全是泛泛而谈。后来改成 “Django 中查询用户表时，如何优化包含 3 个外键关联的列表查询”，才得到有用的索引优化建议。信息给得越细，AI 的输出质量越高。
要学会 “调教” AI。同一个问题换种问法，结果天差地别。比如想让它解释一段代码，直接说 “解释这段代码” 不如 “用通俗的话讲清楚这段代码的执行流程，重点说清 for 循环里的逻辑”。多给点 “提示词”，能让 AI 更懂你的需求。
还有个小技巧：不同 AI 工具各有侧重。写 Python 代码用 ChatGPT-4 效果好，处理前端 CSS 问题时，Claude 的细节把控更到位，遇到数据库优化，不妨试试 CodeLlama。别死磕一个工具，哪个顺手用哪个。
🎯效率复盘：AI 到底省了多少事
整个项目从启动到上线，原本预估要 45 天，实际用了 28 天。粗略统计了下，需求分析阶段节省 30% 时间，基础开发阶段节省 50%，调试和测试阶段节省 40%。算下来，AI 至少帮我们压缩了三分之一的工期。
但这不是说程序员要失业了。AI 更像个超级助手，把人从重复劳动中解放出来，让我们有精力去思考业务逻辑和架构设计。比如原本花在写 CRUD 代码上的时间，现在可以用来优化系统性能，提升用户体验。
最大的感受是：用 AI 写代码，关键在 “引导” 而非 “等待”。你得清楚自己要什么，能判断 AI 输出的对错，还要会把大问题拆成小问题喂给它。新手可能觉得 AI 不好用，多半是没掌握提问的技巧。
最后想说，AI 提高的是 “效率” 而非 “能力”。能写出好代码的，永远是那些懂业务、会思考、能解决复杂问题的人。工具再好，也得看谁用。下次再接手项目，我肯定还会把 AI 摆在旁边，毕竟，能躺着完成的工作，谁愿意站着干呢？
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