作者分享使用AI编程工具（如Windsurf）开发管理系统的经验，强调通过文档自动化节省时间、持久化对话风格保持一致性、编写Python脚本处理复杂任务（如Excel表格），以及利用AI绘制数据流图辅助学习代码。这些技巧显著提升开发效率，尤其适合开发者优化工作流。文章虽简短，但提供可落地的实践建议，帮助读者快速上手AI编程工具。
原文链接：Linux.do
AI编程实战心得：提升效率的实用技巧
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作者分享使用AI编程工具（如Windsurf）开发管理系统的经验，强调通过文档自动化节省时间、持久化对话风格保持一致性、编写Python脚本处理复杂任务（如Excel表格），以及利用AI绘制数据流图辅助学习代码。这些技巧显著提升开发效率，尤其适合开发者优化工作流。文章虽简短，但提供可落地的实践建议，帮助读者快速上手AI编程工具。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重，我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思，让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题，特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。