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| | | 这种复杂性对用户是完全透明的 |
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| | | ## 4. 拥抱 AI |
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| | | ### 4.1 价值重塑 |
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| | | 当今世界正在被 AI 技术逐步重构，在这场技术变革浪潮中，提示词工程师已成为不可或缺的关键角色 |
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| | | 这并不意味着我们过去学习的技术知识变得无用，提示词工程师需要承担起工程建设的全部责任 |
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| | | 当项目出现问题时，责任不在于 AI 而在指导 AI 的工程师，这正是工程师价值的核心所在 |
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| | | 同时，我们开发的产品是为人服务的 |
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| | | 无论 Agent 多么智能，它都无法和真实的人那样体验产品，因此我们需要清晰地指导 AI 完成什么任务，告诉它做好了没，确保产品能够满足人的需求 |
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| | | ### 4.2 开发流程中的应用 |
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| | | 在代码生成方面，AI 能快速生成组件、功能、工作流程，但核心业务逻辑仍需人工审核 |
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| | | 代码质量审查上，AI 能检查潜在bug、发现安全隐患、提示缺失注释，全方位提升代码质量标准 |
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| | | 文档编写与维护中，AI 协助编写各类文档，保证完整性和一致性，减轻维护负担 |
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| | | ### 4.3 辅助开发的基本原则 |
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| | | 首先，我们需要了解 AI 的能力边界 |
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| | | AI 工具虽然强大但并非万能，我们需要理解它的优势和局限性。它在代码生成、问题诊断、知识获取等方面可以发挥巨大作用，但创造性设计、用户体验把控和业务理解仍然需要人类的专业判断 |
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| | | 其次，我们应该提高提示词工程能力 |
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| | | 良好的提示词能让 AI 输出更准确、更符合项目需求的结果。学会如何结构化描述问题、提供足够上下文、明确说明需求和约束，是高效使用 AI 的关键技能 |
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| | | 最后，我们必须保持技术掌控和结果的主导权 |
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| | | AI 只是工具而非替代品。对生成的代码需要保持审查和理解，确保它符合我们的架构和规范，保持对代码的掌控力和理解力是开发者的基本要求 |
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| | | ### 4.4 调整心态，面向未来 |
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| | | 拥抱 AI 不是简单地使用工具，而是重新思考我们的工作方式和价值定位 |
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| | | 在这个转变过程中，持续学习、开放心态和职业成长将是我们适应新时代的关键要素 |
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