AI Coding 概述及学习路线图

一. 应用场景

ai code 专栏，初步会围绕代码导航、功能构建、问题修复几个应用场景展开学习，欢迎讨论！！！

1.1 代码导航

explain the architure of this codebase?

explain the file/folder @/aaa/bbb

explain the function of this XXX class

what's the entry of XXX function?

how is authentication handled?

1.2 功能构建

1.2.1 CRUD

1.2.2 单测

find functions in XXX.java that are not covered by test

add test for XXX.java

add tests for edge conditions in the XXX service

run the new tests and fix any failure

1.3 问题修复

I'm seeing an error when I run XXX function/class/test?

suggestion a few ways to fix XXX error in XXX file

do XXX that you suggested

二.Q&A

1.关于提示词语言语言选择

• 能用英文就用英文
  • 英文训练数据多、生态兼容(变量、函数、注释代码本身都是英文)、prompt 模板和示例英文居多，结果准确性更高
• 中文也可以使用
  • 英文表达不流畅的情况下、中文表达更清晰，而且现在 AI模型的中文理解已经很好
  • 需要详细解释业务逻辑时可以使用中文，避免输出英文后还需要再翻译成中文

next

关于功能构建设计比较多，后续会边学习理论边补充 prompt；也会有搭建一个数据库 MCP 服务 Demo 的计划，敬请期待