CodeBuddy IDE 实用技巧上线，如何让你的 AI 更懂你

引言

作为 CodeBuddy IDE 的首批内测用户，我从最早的 Windows 0.1.3 版本一路见证它迭代到如今的 0.1.15。整个过程中，CodeBuddy IDE 产研团队始终在努力打磨产品，致力于为每一位开发者打造更好用更强大的开发者工具。

为了反馈方便，我从一开始就在官方的体验问题反馈群里，经常看到开发者们提出的各种问题：比如遇到错误询问多次 AI 也没能解决的；给出 Prompt 后 AI 输出【天马行空】代码的；频繁遇到需要重试（Retry）的情况；或是 AI 回复中英文混杂，体验割裂……

对于确属产品功能或体验的问题，团队收到群反馈后会积极评估排期修复。但有些情况并非产品本身缺陷，优化我们的提示词（Prompt） 就能显著提升 AI 的响应满意度。今天我们就来简单聊聊，如何让 AI 更精准地理解我们的意图。

其实，无论是 CodeBuddy IDE 内置的 AI，还是 DeepSeek、通义千问、文心一言等外部对话工具，都可能遇到 AI 答非所问却一本正经 的时刻。这并非某个特定工具的短板，而是当前 AI 技术本身的局限性所在。

AI 对话

AI 对话系统（尤其是大型语言模型驱动的）的核心是深度学习，特别是Transformer架构。 它们在海量的文本和对话数据上进行训练，学习语言的统计规律、模式、知识以及如何生成连贯、相关的回复。 监督学习、强化学习（RLHF） 等技术被用来微调模型，使其回复更符合人的偏好。整个过程依赖超大规模数据和算力，最终让模型掌握理解、生成与多轮对话能力。

但是受限于当前技术，AI 对话仍面临挑战。比如：复杂语境情况下，AI 对话对上下文的理解可能不完整或出错；或者是在对话过程中生成看似合理但事实上错误或编造的信息（也就是常说的 AI 幻觉）；或者在多轮对话中生成可能前后矛盾的对话内容；另外，在性能和知识范围上，受限于训练数据的质量、数量和时效性，可能无法掌握最新信息或小众知识。

这些是目前AI 对话存在的挑战，我们今天要讲的是如何通过提升 关键词 prompt 的方式来提高 AI 回答的准确率和采纳率。

CodeBuddy IDE

相信目前在体验CodeBuddy IDE（以下统称为 CodeBuddy ） 的小伙伴肯定都遇到这个问题：为什么我输入的是中文问题，而CodeBuddy 却返回的英文呢？就像这样的效果

那么这个时候，你可以像我这样，再跟一个输出要求，比如这样【中文输出上面的内容】

这样是不是有点麻烦，为了得到中文的输出内容，每次需要在AI 对话框中输入需求内容之后，还有补充一句 【中文输出内容】，有没有一种便捷的方法，一次配置后面就再也不用加 【中文输出内容】这几个字了。答案是：必须有。

技巧一：rules

rules，就是与AI 协作响应的规则。经过训练的AI 就像是掌握了软件技术的开发者一样（但是比开发者略逊一筹，因为开发者在学习软件开发技术的同时，也会接触到软件开发的一些规范，而这些规范就是最早期的rules）。在与AI 协作开发时，AI 对开发效率的提升，确实时显而易见的，但是有时候时不时的给你来个随意发挥、天马行空，也着实让人苦恼。那么这个时候，就体现了rules 的核心价值：用具体可执行的约束替代模糊的预期，让 AI 的输出能够精准贴合实际开发需求。