1. 选择合适的AI编程工具
复杂项目开发：Cursor/Windsurf适合大型Web项目。
小型SaaS项目：Bolt/Lovable适配性更强。
移动端开发：Replit专注于轻量级应用。
UI设计辅助：V0可优化前端开发流程。
2. 提供详细的项目上下文
包括PRD（产品需求文档）、技术文档、文件结构和前后端指南，以减少AI误判。
使用CodeGuide统一管理上下文，提升AI生成代码的可用性。
3. 分步骤推进开发
避免一次性生成完整项目，而是拆分为小任务迭代完成。
例如：先实现用户注册/登录界面，再设计数据库结构，最后完成API认证功能。
4. 利用AI的实时辅助功能
调试与知识库：AI Chat可实时debug并提供技术栈知识库（如React Hook用法）。
自动化编码：AI Composer的Agent模式支持全自动编码和自修复，能降低50%返工率。
5. 优化技术栈选择
选择适合AI协作的技术栈（如Next.js、Mongoose），并规范命名和接口格式。
启用“Ask the Web”功能同步最新API和npm包漏洞信息。
6. 数据与算法驱动
高质量数据是AI模型的“燃料”，需确保数据准确性和全面性。
优化算法（如AI论文生成或动漫生成场景）以提升系统性能。
7. 降低新手门槛
使用自然语言描述需求（如“创建点击弹出按钮”），AI工具可自动生成代码。
智能化工具（如InsCode AI IDE）提供代码补全、错误修复和性能优化支持。
通过结合这些方法，开发者可以更灵活地适应AI时代的工程需求，显著提升效率并降低技术门槛。
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