shellus

竟然能在这里看到 TiDB 的话题，最后我选了阿里云瑶池数据库，也支持自部署，默认云服务开箱即用

澎拜 OS 不更新不也养老吗？

“上述也许可以归因为个人 Prompt 姿势不对，但之所以觉得其“闭合”，还有一个原因是大模型的上下文限制：对于一个解耦且不同人负责不同模块的项目，Cursor 无法很好将别人的变更同步到上下文中，在新代码里容易根据已有上下文在犄角旮旯里去用 @deprecated 的东西。（除非你把相关的 commit/文件都找出来显式地 @给它）
”
针对这一点，给出一点心得，当你手动改完代码后，告诉它：
“我已修改 XXX ，在后续工作时，请先检查已有代码”
“我已修改 XXX ，使用 git diff 查看我的修改，然后继续做 XXX”

我在做的是`文档驱动开发` 其中文档也是 AI 写的。
反驳一下楼上认为没必要的理由：
1. AI 健忘，所以必须有固定不会遗忘的参考点，例如文档或单元测试。
2. AI 会的太多，它不知道自己应该在编码员，还是主程还是架构师层面来帮你完成你的想法，所以你需要明确它应该怎么做，如果你让它完成这些测试用例的开发，那么它就是编码员，如果你用需求文档作为参考点，它就工作在架构师层面，如果你用 API 文档，它可能工作在主程层面。

对于复杂的功能点，我也选择用测试用例去固化接口行为，然后优化修改实现代码。虽然不太符合楼主说的 TDD ，但实践证明，测试用例在 AI 编程中具有现实意义。
（温馨提示：1AI 会在无法跑通用例时修改用例，2AI 有事会偷懒用 Mock 实现来跑通用例，所以监督开发在当前阶段还是必须项，这也是我们大部分程序员暂时还没失业的原因，偷着笑吧）

使用 AI 一定是有方法有策略的，绝不是一些人说的怎么用都一样，全靠大模型能力。

参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29042557398

一句话总结: TDD 用于 AI 编程是有利无害的技巧。