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我让AI全权处理拉取请求的经验分享
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
作者分享了使用Cline管理拉取请求的经验，设定规则仅允许AI编写代码。尽管AI在理解意图和处理复杂任务上存在不足，但成功完成了重构任务。虽然某些步骤比手动编写代码慢，作者认为AI编程未来可能成为主流。
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关键要点
- 作者分享了使用Cline管理拉取请求的经验，设定规则仅允许AI编写代码。
- AI在理解意图和处理复杂任务上存在不足，但成功完成了重构任务。
- 使用Cline VS Code扩展，选择了vscode-lm:copilot/gpt-4和vscode-lm:copilot/gpt-4o模型。
- PR在不接触代码的情况下完成，AI能够处理多种任务，如查找重构点、运行测试、格式化代码等。
- 尽管AI能够处理多种任务，但作者认为手动编写代码更快更容易。
- AI在理解提示和现有代码方面存在困难，常常做出无关的更改或误解任务。
- 提示工程很具挑战性，需要经过多次试验才能达到最终版本。
- 使用GPT-4生成代码的速度较慢，尤其是在处理大文件时。
- 作者相信随着模型的改进，AI编程未来可能成为主流。
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延伸问答
作者使用Cline管理拉取请求的主要经验是什么？
作者设定规则仅允许AI编写代码，成功完成了重构任务，且在不接触代码的情况下完成了PR。
AI在处理复杂任务时存在哪些不足？
AI在理解意图和现有代码方面存在困难，常常做出无关的更改或误解任务。
使用Cline进行代码重构的过程中，AI能完成哪些任务？
AI能够查找重构点、运行测试、格式化代码、生成Git提交和PR描述等多种任务。
作者认为手动编写代码与使用AI编写代码的速度如何比较？
作者认为手动编写代码更快更容易，尽管AI能够处理多种任务。
在使用AI编写代码时，提示工程有什么挑战？
提示工程需要经过多次试验才能达到最终版本，且需要准确传达想要的操作。
作者对AI编程的未来有什么看法？
作者相信随着模型的改进，AI编程未来可能成为主流。
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