引言
Code Guide 作者基于自身丰富的实践经验（36个项目、每天6-7小时使用 AI）列举了9个常见错误及其解决方案。重点包括规划、选择合适工具和技术栈、优化 AI 使用方法（如多模型协作和调试技巧）以及利用资源（如 CodeGuide 和启动套件）。
作者的这个帖子，超过了100万的展示，1万的收藏和4千的点赞，可以看出大家对这个话题的关注。它与最近流行的 'Vibe Coding' 也形成了很好的对比，我认为 Vibe Coding 只能实现原型级别的应用，真正的复杂应用、生产环境，还是需要有好的开发编程基础，有组合高效的 AI 工具使用技巧、架构和解决问题的能力等等，仅靠氛围和情绪是远远不够的。
核心是分享如何高效、正确地使用 AI 工具进行编码，不仅提供实用建议，还与当前 AI 编码趋势和挑战紧密相关，适合开发者学习和参考。
咱们先看看总结（TL;DR）
· 规划应用前要做好准备
· 使用 CodeGuide 等工具创建详细编码文档
· 选择适合项目需求的 AI 工具
· 仅使用 AI 友好的技术栈
· 优化调试提示
· 结合多种 AI 模型使用
九个避坑指南
错误1：缺乏规划
问题：直接开始编码而不规划会导致混乱。
解决方案：使用 ChatGPT 语音模式进行头脑风暴，生成结构化的 MVP（最小可行产品）草案，明确核心功能。
错误2：没有为 AI 模型建立知识库
问题：AI 可能产生“幻觉”（hallucinations），生成不符合预期的代码。
解决方案：使用 CodeGuide 创建详细的编码文档（如产品需求文档、应用流程、技术栈指南等），为 AI 提供上下文和指导。
错误3：未选择合适的工具
问题：不同 AI 工具各有专长，但如果选择不当会降低效率。
解决方案：参考作者之前发布的工具清单，根据项目需求选择最适合的 AI 工具（如 Cursor 适合全栈应用，Windsurf 适合初学者等）。
错误4：未选择合适的技術栈
问题：AI 模型对某些编程语言或框架的训练有限，可能导致代码质量低或出错。
解决方案：推荐使用 AI 友好的技术栈，如前端（NextJS/Vite/Flask）、数据库（Supabase/PostgreSQL/Firebase）、认证（ClerkDev/Supabase/Firebase）、AI 模型（OpenAI/Claude/Gemini）。
错误5：不按步骤构建
问题：让 AI 自行规划下一步可能导致代码库混乱。
解决方案：使用详细的实施计划（如 CodeGuide 的50步计划），让 AI 专注于执行而非规划。
错误6：调试提示不足
问题：调试是 AI 编码中最痛苦的部分，错误提示不明确会导致效率低下。
解决方案：使用“链式推理”（chain of thought reasoning）、最佳实践搜索和聚焦相关文件来优化调试。
错误7：只使用单一 AI 模型
问题：单一模型无法处理所有任务，可能效率低下或出错。
解决方案：在不同场景中使用多种模型，如 Claude Sonnet 3.7 用于编码、GPT o1/o3-mini-high 用于复杂调试、Gemini Flash 2.0 用于扫描和更新文档。
错误8：不使用启动套件（Starter Kits）
问题：从零开始构建会浪费时间和资源，增加错误风险。
解决方案：使用预装组件的启动套件（如CodeGuide 提供的6个 AI 优化样板），加速开发。
错误9：过早放弃
问题：AI 编码初期可能遇到大量错误和问题，容易让人放弃。
解决方案：建立坚实的文档和规则基础，耐心优化以驯服 AI 工具。
启示
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规划先行，减少盲目性：在开始任何 AI 辅助编码项目前，明确目标和需求，通过头脑风暴或结构化讨论生成清晰的计划，避免因缺乏方向导致的错误和浪费。
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选择适配工具和技术：不同 AI 工具和编程框架各有优势，开发者应根据项目类型（如全栈应用、移动应用等）选择最适合的工具和技术栈，确保代码质量和效率。
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优化 AI 使用方法：结合多种 AI 模型的专长（如生成代码、调试、文档更新），并通过清晰的提示和上下文（如错误日志或项目文档）提升 AI 的准确性。
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逐步实施，耐心优化：AI 编码可能初期遇到较多问题，但通过分步规划和持续改进，可以有效降低错误率并提升成果。
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学习与适应行业趋势：关注 AI 编码工具的最新发展（如多模态模型、性能优化工具），并根据实际需求调整策略，以保持竞争优势。
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