引言
大多数开发者并不需要提升打字速度的帮助。真正拖慢项目进度的，是无休止的环境搭建、代码评审和返工循环。而这正是 AI 开始发挥实际作用的领域。
过去一年里，GitHub Copilot、Claude 和谷歌的 Jules 等工具已从自动补全助手，进化为能够异步规划、构建、测试甚至评审代码的编码代理。它们不再需要你主导每一个步骤，如今只需接收指令，就能解释推理过程，并将可运行的代码推送到你的代码仓库。
这种转变虽细微却意义重大：AI 不再只是帮你写代码，而是学着与你协作。采用正确方法，这些系统能接手开发中重复、机械的工作，帮你每天节省数小时，让你专注于架构设计、逻辑梳理和必须由人类判断的关键决策。
本文将介绍 5 种 AI 辅助编码技巧，既能大幅节省时间又不影响代码质量。从直接向模型输入设计文档，到让两个 AI 分别担任编码者和评审者，每种技巧都简单易上手，组合使用可构建更智能、高效的开发流程。
技巧 1：编码前让 AI 阅读设计文档
要让编码模型输出更优结果，最简单的方法之一是停止提供孤立指令，转而赋予上下文信息。在请求生成代码前，先分享你的设计文档、架构概述或功能说明，让模型完整了解你要构建的内容。
例如，不要这样写：
plaintext
# 低效指令
"编写一个用于创建新用户的FastAPI端点。"
可以尝试这样：
plaintext
# 富含上下文的指令
"""
你正在协助实现以下描述的"用户管理"模块。
该系统采用JWT认证，通过SQLAlchemy连接PostgreSQL数据库。
请创建一个用于创建新用户的FastAPI端点，需包含输入验证功能，并返回令牌。
"""
当模型先 “阅读” 设计上下文后，其输出会更贴合你的架构设计、命名规范和数据流。
你无需花费大量时间重写或调试不匹配的代码，能更专注于代码集成工作。
谷歌 Jules 和 Anthropic Claude 等工具天然支持这一功能，它们可以接收 Markdown 文件、系统文档或 AGENTS.md 文件，并在各类任务中运用这些知识。
技巧 2：一者编码，一者评审
每个经验丰富的开发团队都有两个核心角色：构建者和评审者。如今，你可以通过两个协作的 AI 模型重现这一模式。
一个模型（例如 Claude 3.5 Sonnet）可作为代码生成器，根据需求说明生成初始实现方案。另一个模型（如 Gemini 2.5 Pro 或 GPT-4o）则评审代码差异，添加行内注释，并提出修改建议或测试方案。
Python 伪代码示例流程：
plaintext
code = 编码模型.生成("用Redis实现缓存层。")
review = 评审模型.生成(
f"评审以下代码的性能、清晰度和边界情况：\n{code}"
)
print(review)
这种模式在 AutoGen 或 CrewAI 等多代理框架中已很常见，且直接内置在 Jules 中 —— 它允许一个代理编写代码，另一个代理在创建拉取请求前进行验证。
为何能节省时间？
- 模型可自行发现逻辑错误
- 评审反馈即时获取，让你更有信心合并代码
- 减少人工评审负担，尤其适用于常规或模板化更新
技巧 3：用 AI 代理自动化测试与验证
编写测试并不复杂，但过程繁琐。因此，这是最适合委派给 AI 的工作之一。现代编码代理能读取你现有的测试套件，推断缺失的测试覆盖范围，并自动生成新测试。
以谷歌 Jules 为例，它完成功能实现后，会在安全的云虚拟机中运行你的设置脚本，检测 pytest 或 Jest 等测试框架，然后在创建拉取请求前添加或修复失败的测试。
概念上的工作流程如下：
plaintext
# 步骤1：在Jules或本地AI代理中运行测试命令
jules run "为utils.js中的parseQueryString函数添加测试"
# 步骤2：查看测试计划
# Jules会展示待更新文件、测试结构及设计思路
# 步骤3：确认并等待测试验证
# 代理运行pytest，验证修改内容，然后提交可运行的代码
其他工具也能分析代码仓库结构，识别边界情况，并一次性生成高质量的单元测试或集成测试。
最大的时间节省并非来自编写全新测试，而是让模型在版本更新或重构期间修复失败的测试。这类缓慢、重复的调试工作，AI 代理能高效且稳定地完成。
实际应用效果：
- 无需过多人工干预，持续集成（CI）流水线可保持正常运行
- 测试会随代码演进自动更新
- 早期发现回归问题，无需手动重写测试
技巧 4：用 AI 重构和现代化遗留代码
旧代码库会拖慢所有人的进度，并非因为代码本身糟糕，而是没人记得当初的设计初衷。AI 辅助重构能安全、逐步地读取、理解并现代化这些代码，弥补这一信息缺口。
谷歌 Jules 和 GitHub Copilot 在此类任务中表现出色。你可以要求它们升级依赖项、用更新的框架重写模块，或在不破坏原始逻辑的前提下将类转换为函数。
例如，你可以向 Jules 提出这样的请求：
“将这个项目从 React 17 升级到 React 19，采用新的 app 目录结构，并确保测试仍能通过。”
其背后的工作流程如下：
- 将你的代码仓库克隆到安全的云虚拟机中
- 运行设置脚本（安装依赖项）
- 生成包含所有修改内容的计划和差异文件
- 运行测试套件，确认升级成功
- 推送包含已验证修改的拉取请求
技巧 5：并行生成与解释代码（异步工作流）
当你深入编码冲刺阶段时，等待模型响应可能会打断思路。现代代理工具支持异步工作流，让你能同时委派多个编码或文档编写任务，同时专注于核心工作。
以谷歌 Jules 为例：
plaintext
# 并行创建多个AI编码会话
jules remote new --repo . --session "为API响应编写TypeScript类型定义"
jules remote new --repo . --session "为/signup路由添加输入验证"
jules remote new --repo . --session "用文档字符串说明认证中间件"
之后你可以继续本地工作，而 Jules 会在安全的云虚拟机中运行这些任务，评审结果，并在完成后反馈。每个任务都有独立的分支和计划供你确认，你可以像管理真实协作者一样管理这些 “AI 队友”。
这种异步、多会话方式能为分布式团队节省大量时间：
- 可排队处理 3-15 个任务（具体数量取决于你的 Jules 套餐）
- 结果会逐步交付，不会阻碍你的工作流程
- 可独立评审差异文件、接受拉取请求或重新运行失败的任务
驱动 Jules 的 Gemini 2.5 Pro 模型针对长上下文、多步骤推理进行了优化，它不仅能生成代码，还能跟踪之前的步骤，理解依赖关系，并同步不同任务的进度。
综合运用
这 5 种技巧单独使用效果已很显著，但真正的优势在于将它们串联成持续的、反馈驱动的工作流。实际应用示例如下：
- 设计驱动的指令：从结构清晰的需求说明或设计文档开始，将其作为上下文提供给编码代理，让它了解你的架构、模式和约束条件。
- 双代理编码循环：让两个模型协同工作，一个担任编码者，另一个担任评审者。编码者生成差异文件或拉取请求，评审者进行验证、提出改进建议或标记不一致之处。
- 自动化测试与验证：新代码提交后，立即让 AI 代理创建或修复测试，确保每一处修改都可验证，且能无缝集成到 CI/CD 流程中。
- AI 驱动的重构与维护：利用 Jules 等异步代理在后台处理重复的升级工作（依赖项更新、配置迁移、废弃 API 重写）。
- 指令优化：将之前任务的结果（包括成功经验和错误案例）反馈给模型，逐步优化指令。这是 AI 工作流发展为半自主系统的关键。
简单的高层级流程如下：
每个代理（或模型）负责一个抽象层级，让你能将精力集中在代码的核心价值上。
总结
AI 辅助开发并非替你写代码，而是帮你摆脱繁杂工作，专注于架构设计、创新思考和问题界定 —— 这些都是 AI 和机器无法替代的人类优势。
若能合理运用这些工具，就能将数小时的模板代码编写和重构工作转化为稳固的代码库，同时为你留出深入思考、有目的地构建产品的空间。无论是 Jules 处理 GitHub 拉取请求、Copilot 提供上下文感知的函数建议，还是自定义的 Gemini 代理评审代码，核心逻辑都是一致的。
文章链接：https://www.kdnuggets.com/5-ai-assisted-coding-techniques-guaranteed-to-save-you-time