我在程式設計中使用AI的方法

目前很明顯，人工智慧在某種程度上已經紮根。我預計在某個時候，炒作會平息，希望不會崩盤，這架飛機會安全降落在某個新奇的天堂。我觀察到其他開發者從AI愛好者到AI迴避者不等，像很多事情一樣，我覺得自己處於中間位置。在AI及其使用方面，我形容自己是“謹慎樂觀”的。

如果你處於這個範圍的兩個極端之一，你可能承擔更多風險。如果你完全不使用AI，你可能會錯過學習新東西甚至提高生產力的機會。作為一個AI愛好者，如果你過度依賴AI，你可能會透過構建一個你並不完全理解的大型程式碼庫而積累安全風險和技術債務。

知道這對我來說一定是真的，那麼我使用AI的方法是什麼？它是一個工具，我如何安全地使用它？

保護你的心智模型

在AI熱潮之前我可能認為理所當然的一件事是，當我構建一個元件或功能時，我不僅僅是在寫程式碼塊，我同時也在建立這個東西如何工作的心智模型。所以當我將寫作外包給AI時，我也在外包那個心智模型。對我來說這是不可接受的，並且表明我需要引入一個新的步驟。我發現如果我逐行閱讀AI提供的程式碼，我開始重新獲得這個心智模型。

如果你閱讀程式碼並理解你正在構建的東西的結構，你會對它有更多的信心。

小反饋迴圈

對我來說，AI回覆的煩人之處之一就是回覆的長度。因為我需要實際閱讀並理解回覆才能知道它是否對我有用，我要求更短的回覆。編碼時，我要求更小的程式碼調整，我將討論限制在程式碼庫的特定部分。這增加了我理解變化並更新心智模型的機會。

保持測試

這似乎是顯而易見的，但就像我們測試自己的程式碼一樣，我們應該測試AI提供的程式碼。我們還應該利用AI來編寫測試用例。事實上，我覺得測試我們的程式碼應該是AI的起點，那將是最低風險且對實際程式碼庫最有益的。

氛圍編碼/學習

氛圍編碼是一種很好的方式，讓你放任自流並進入你本來不會觸及的領域。這是探索技術新角落的好方法。對我來說，這是在你進入上述嚴肅階段之前用於探索的階段。你不必負擔構建嚴格心智模型的任務，只需看它會走向哪裡，這很有趣。這使其成為一個強大的學習工具，因為它有趣。