作者:
云昭
小編在刷 reddit 時,看到了一位專業開發者的分享。有不少竅門跟小編實際使用大模型感受相同,比如:達到 50% token 上限時,直接開新會話,因為壓縮會逐漸降低輸出質量。
編輯 | 云昭
出品 | 51CTO技術棧(微信號:blog51cto)
實際再使用ClaudeCode、Cursor等AI編程工具時,都有哪些注意事項呢?
小編在刷 reddit 時,看到了一位專業開發者的分享。有不少竅門跟小編實際使用大模型感受相同,比如:達到 50% token 上限時,直接開新會話,因為壓縮會逐漸降低輸出質量。
再比如此前小編就曾提到吳恩達的一則發帖:在寫代碼前先寫測試。和 AI 搭配做 TDD 可以避免調試噩夢。
還有不少不為人知的技巧:比如xml格式要比純文本效果好3倍。
等等,話不多說,這就為大家奉上。
- 計劃決定 80% 的成功。在打開 Claude 之前先寫好功能規格文檔。AI 會放大清晰或混亂,這是你的選擇。
- 只要上下文足夠,AI 可以構建任何東西。提供截圖、文件結構、數據庫 schema、API 文檔,一切都要給齊。
- XML 格式的提示比純文本效果好 3 倍。LLM 天然擅長解析結構化數據。
- 別造一個“萬能大代理”。要造很多專精的小代理,每個只做一件事,而且做到極致。
- MCP(Model Context Protocol)能節省 80% 的上下文并避免遺忘。做嚴肅工作時這是必需品。
- 達到 50% token 上限時,直接開新會話。壓縮會逐漸降低輸出質量。
- 為重復任務創建自定義命令。每天至少能省 2 小時。
- Claude Code 的 hook 功能嚴重被低估。設置一次,長期受益。
- 一場對話只做一個功能。混在一起開發就像喝醉寫代碼。
- 每次完成后:讓 AI “檢查代碼并列出可能會出錯的地方”。
- 截圖提供的上下文是文字的 10 倍。直接拖到終端里。
- 循環測試,直到真正可用。“應該能跑”就等于沒跑。
- 規則文件保持在 100 行以內。簡潔勝過全面。
- 在寫代碼前寫測試。和 AI 搭配做 TDD 可以避免調試噩夢。
- 每次會話后更新 PROJECT_CONTEXT.md,保證連續性。
- 修 bug 時加上:“在不改其他內容的前提下修復這個”,能防止連鎖崩壞。
- 前端 / 后端 / 數據庫分開用代理,比一個全能代理更高效。
- 加一句“解釋你改了什么、為什么改”,能迫使 AI 給出真正的理解。
- 設定檢查點:“做到 X 就停下來等待”,防止 AI 無限制改動。
- 每實現一個可用功能就 Git commit。回滾總比硬修好。
- 調試前先生成一個調試計劃。隨機嘗試只會浪費 token。
- “寫未來的自己能改的代碼”,能讓產出干凈 10 倍。
- 維護一個 DONT_DO.md 文件,記錄失敗經驗。AI 會遺忘,但你不能。
- 每次會話從以下三點開始:項目上下文、規則、禁止事項。
- 如果你感到困惑,AI 也一樣。先把自己理清楚。
此外,為你的技術棧預定義代理和規則。
像 vibecodingtools.tech 和 cursor.directory 這樣的網站就很有用。
責任編輯:武曉燕
來源:
51CTO技術棧

































