首页技术专题博客目录关于与联系

AI工具如何改变我的工作流程

从 ChatGPT 到 GitHub Copilot,从 Cursor 到 v0,这些 AI 工具已经深度融入我的日常工作。这篇文章分享一下我是如何使用这些工具的,以及它们如何改变了我的工作方式。

AI工具

写在前面

2023年是 AI 爆发的一年,各种 AI 工具层出不穷。我从去年开始使用 ChatGPT,到现在已经一年多了。这一年来,AI 工具深刻改变了我的工作方式。

这篇文章不是教程,也不是测评,只是分享我个人的使用经验。不同的人有不同的工作方式,我的方法不一定适合你,仅供参考。

代码编写:Cursor + GitHub Copilot

我现在主要用 Cursor 写代码,配合 GitHub Copilot。Cursor 是一个基于 VSCode 的编辑器,内置了 AI 辅助功能。

日常使用场景

写代码的时候,Copilot 会自动补全。不是简单的补全,而是理解上下文,给出合理的建议。比如:

  • 写函数,自动补全函数体
  • 写注释,自动生成代码
  • 写测试,自动生成测试用例
  • 写文档,自动生成文档

Cursor 的 AI Chat 功能也很好用。遇到问题,直接在编辑器里问 AI,不用切换到浏览器。AI 能看到当前文件的代码,给出的建议更准确。

提升效率

用了 AI 辅助编程,效率提升很明显。以前写个功能要1小时,现在可能30分钟就搞定了。特别是那些重复性的工作,比如:

  • CRUD 操作,基本不用自己写
  • 数据转换,AI 直接给出代码
  • 错误处理,AI 补全异常处理逻辑
  • 类型定义,AI 自动推导类型

学习新技术:ChatGPT

学习新技术的时候,ChatGPT 是我的首选。不是用来替代文档,而是用来理解文档。

快速入门

遇到新技术,我会先问 ChatGPT:

  • 这个技术是什么?
  • 解决什么问题?
  • 和其他方案有什么区别?
  • 有哪些使用场景?

ChatGPT 会给出清晰的解释,帮我快速理解。然后我再去看官方文档,就能理解得更深入。

解决问题

开发过程中遇到问题,我也会先问 ChatGPT。很多时候,ChatGPT 能直接给出答案。即使答案不对,也能给我一个思路。

比如遇到报错,我会把报错信息复制给 ChatGPT,它会分析原因,给出解决方案。大部分情况下,都能解决问题。

UI 设计:v0 + Midjourney

我不是设计师,但有时候要做 UI。以前都是找模板,现在有了 AI 工具,方便多了。

v0 生成组件

v0 是 Vercel 出的 AI 工具,可以根据描述生成 UI 组件。我会用它来快速原型:

  • 描述想要的UI,v0 生成代码
  • 预览效果,不满意就调整描述
  • 满意后,复制代码到项目里

虽然生成的代码不能直接用,但作为原型很不错。能快速验证想法,节省时间。

Midjourney 生成配图

需要配图的时候,我会用 Midjourney。虽然不是专门针对 UI 的,但生成的图片质量很高。

特别是做 PPT、写文章的时候,需要配图。Midjourney 能快速生成符合需求的图片。

文档写作:Notion AI + ChatGPT

写文档是我最头疼的事,但有了 AI 辅助,轻松多了。

大纲生成

写文档之前,我会先让 ChatGPT 生成大纲。给出主题和要点,ChatGPT 会给出一个完整的大纲。

有了大纲,写文档就容易多了。按照大纲填充内容,逻辑清晰,不会遗漏要点。

内容润色

写完文档,我会让 Notion AI 润色。它会优化语言,让文档更通顺、更专业。

有时候我写的中文不太好,Notion AI 能帮我改得更地道。特别是写英文文档的时候,Notion AI 很有用。

代码审查:ChatGPT

代码审查的时候,我也会用 ChatGPT。不是替代人工审查,而是作为辅助。

快速扫描

审查代码之前,我会先让 ChatGPT 扫描一遍。它会指出明显的问题,比如:

  • 命名不规范
  • 逻辑错误
  • 性能问题
  • 安全漏洞

这样我就能把时间花在更重要的地方,比如架构设计、业务逻辑。

AI 工具的局限性

虽然 AI 工具很好用,但也有局限性:

1. 不能完全信任

AI 给出的答案不一定对。特别是涉及具体技术细节的时候,AI 容易出错。要自己验证,不能盲目相信。

2. 缺乏上下文

AI 不了解你的项目背景、业务逻辑。给出的建议可能不适合你的场景。要结合实际情况,灵活使用。

3. 创新能力有限

AI 基于已有的知识,不能创新。遇到新问题,AI 可能给不出好答案。还是要靠人的创造力。

如何更好地使用 AI 工具?

用了一年多 AI 工具,我总结了几个经验:

1. 明确问题

问 AI 的时候,要明确问题。问题越具体,AI 的答案越准确。不要问太宽泛的问题。

2. 提供上下文

给 AI 足够的上下文。比如代码片段、报错信息、项目背景。上下文越多,AI 的答案越好。

3. 迭代优化

AI 的答案不一定一次就对。可以让 AI 改进答案,逐步优化。不要期望一次就得到完美答案。

4. 学会判断

要学会判断 AI 的答案是否正确。不能盲目相信,要结合自己的知识和经验。

总结

AI 工具已经深度融入我的工作流程。它们不是替代我,而是辅助我,让我更高效。

但 AI 工具只是工具,不能替代思考。重要的是理解问题、解决问题,AI 只是帮助我们更快地做到这一点。

如果你还没用过 AI 工具,建议试试。可能一开始不习惯,但用久了,会发现真香。

评论区