知鸦日报2025-04-30

AI辅助编程虽强大但存在不稳定问题，如何让它更可控？关键在于工程化！通过制定详细提示词文件（如create_po.md），明确生成代码的格式规范，结合工具链实现自动化操作。实战案例展示用cursor工具自动生成Go实体文件的全流程：连接数据库→提取表结构→按模板生成代码→人工核验。提示词文件需像代码般精心维护，每次AI产出必须人工审核，这才是AI编程落地的正确姿势。

结构化Prompt通过清晰的层级和语义提示，大幅提升了ChatGPT的理解和输出质量。它像写文章一样组织Prompt，使用模板如CRISPE框架，明确角色、背景、指令等，使模型输出稳定且高效。实践案例展示了如何利用结构化Prompt自动生成代码和Proto文件，显著提高开发效率，便于团队协作和维护。掌握结构化Prompt是未来AI应用的关键技能。

Cursor 的图生代码功能在前端开发中表现亮眼，尤其在ToC和ToB项目中，能快速生成页面结构和组件拆分，大幅提升开发效率。尽管样式细节仍有改进空间，但其功能还原度较高。通过接入 Figma-MCP，Cursor 能更精准解析设计稿，简化开发流程，尤其在处理后台页面时效果显著。总体而言，Cursor 在前端开发中提供了高效的辅助支持。

随着AI辅助编程技术的成熟，开发流程也在不断进化，代码评审（CR）工作逐渐左移至IDE内进行。通过定制CR规则，开发者可以在代码变更、提交前后随时进行评审，提升代码质量。Cursor、Github Copilot和通义灵码等工具支持在IDE内实现CR功能，帮助开发者发现代码中的问题。未来，云效AI智能CR将进一步提升自动化评审能力，推动开发效率和质量的双重提升。

随着AI技术的普及，自然语言处理应用广泛，但大模型因计算资源需求高，难以在移动设备上运行。知识蒸馏技术应运而生，通过将大模型的知识传授给小模型，解决这一问题。小模型在保持低计算成本和小存储空间的同时，能在移动设备上快速实现语音交互、文本处理等功能，显著降低应用模型所需的计算成本和存储需求。未来，知识蒸馏技术将继续发展，以适配多样化的大模型生态。

LLM在处理私有数据时易产生“幻觉”，RAG技术通过检索外部知识库辅助回答，但在多步推理问题上仍有局限。本文引入LangChain ReAct Agents，结合ReAct框架，通过“思考-行动-观察”循环提升复杂任务表现。系统使用Qdrant向量数据库和LangChain工具，实现多步推理与知识检索，显著提高回答准确性。