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Jul 27, 2025 03:57 PM
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本文会持续更新和迭代，时效性很强
AI 的出现大大降低了，编写代码的难度，与此同时对使用者其实是有要求的，框架和逻辑还是得自己去设计，你的职责相当于从原来的士兵变成了将军，那么你就需要有一个统领全局的大局观来说，具体来说你就需要做一个框架师，自己去设计系统自己去设计整个代码的逻辑，本质上我认为和自己代码没有区别，因为你自己本身写代码的时候也是这样各种包，只不过现在这种包是有 AI 替你去做的。
自己在使用过程中得到了以下的领悟
1. 永远记得去耦合
什么叫做耦合？看下面的代码 ：
代码具体内容不是重点，关键在于这段代码长达1259行。试想一下，面对如此庞大的代码块，你该如何进行扩展和维护？大量的函数和变量混杂在一起，即使今天你能够理解它，但过了一周、一个月甚至更长时间后，你可能就完全看不懂了。
这种高度耦合的代码结构将各类功能混合在一起，使整个系统变得难以管理，大大增加了维护成本。
更重要的是，这段代码中包含大量可能需要在其他项目中复用的部分。如果你的代码过于冗长且紧密耦合，当新项目需要用到其中某些功能时，你将无法轻松迁移这些代码。这不仅导致你无法从已有代码中获取经验，还会迫使你在后续项目中重新编写类似功能，完全是在浪费时间。
所以正确的做法是将每个模块、每个函数拆分成不同的文件，对每一个部分单独处理。作为一个框架师，或者说作为一个"将军"，你需要设计整体架构，而具体实现的部分则可以交给 AI 来完成。
例子：
在这里，我们举个实践例子来说明，比如说我们要使用Python来写这样的一个程序：统计某个 txt 文件中的文字 “hello” 出现的总次数，整理出含有 “hello” 的行的行数，最后整理成一个 excel 表格。
我们直接提交给 ChatGPT，使用 o4-mini-high 模型
从 ChatGPT 的回复来看这个代码写的对吗？
是对的，问题在于什么？在于他把所有的函数都放在了一个文件里面，这样后期我们要进行维护的成本就会越来越高。
正确做法是什么？我们应该让ChatGPT设计几个不同的函数。然后进行函数包的导入的话，我们整个系统就进行解耦了。也方便拓展 。
我们重新给了提示词，让他解耦，那么就拆分成了不同的函数，放在不同的文件夹，这样你以后问 AI 的时候，也不需要把整个代码都给 AI，token 消耗也变少了很多。
- 作者:我心永恒
- 链接:https://wxyhgk.com/article/ai-vibe-coding
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
