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AI编码循环：如何通过规则和测试引导AI
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原文英文，约2600词，阅读约需10分钟。
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内容提要
构建优秀软件需要严谨的流程，而非完美的提示。文章强调通过明确目标、映射边界情况和逐步构建可运行测试来交付安全代码。以Node.js购物车为例，指出服务器端验证和测试驱动开发的重要性，避免依赖AI生成的代码。建议开发者将大问题拆分为小部分，明确规则和示例，并始终进行测试，以确保代码的正确性和安全性。
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关键要点
- 构建优秀软件需要严谨的流程，而非完美的提示。
- 明确目标、映射边界情况和逐步构建可运行测试是交付安全代码的关键。
- 服务器端验证和测试驱动开发比依赖AI生成的代码更为重要。
- 开发者应将大问题拆分为小部分，明确规则和示例，并始终进行测试。
- AI输出应被视为来自陌生人的代码，需经过验证才能信任。
- 在AI时代，开发者的价值在于清晰定义问题、将其拆分为小部分并证明结果的正确性。
- 使用7步工作流程来指导AI生成代码，包括写目标、规则、示例和测试。
- 失败的测试可以帮助开发者识别思维或提示中的不足之处。
- 学习编程在AI时代变得更加重要，开发者需要理解数据流、编写清晰的规则和要求、测试和验证代码。
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延伸问答
如何通过AI生成代码确保其正确性？
通过明确目标、映射边界情况和逐步构建可运行测试来确保代码的正确性。
在AI时代，开发者的主要价值是什么？
开发者的主要价值在于清晰定义问题、将其拆分为小部分并证明结果的正确性。
为什么不应该完全依赖AI生成的代码？
因为AI生成的代码可能隐藏错误，开发者需要验证其正确性，避免潜在的安全风险。
如何将大问题拆分为小部分以便于AI处理？
开发者应将大问题拆分为小部分，明确规则和示例，并始终进行测试。
AI编码循环的7步工作流程是什么？
1. 写目标 2. 写规则 3. 写示例 4. 写边界情况 5. 请求小部分代码 6. 请求测试并运行 7. 如果失败，改进提示并重复。
如何使用失败的测试来改进代码？
失败的测试可以帮助识别思维或提示中的不足之处，从而调整规则或示例以提高代码质量。
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