ChatGPT 黑客技巧：顶尖 1% 开发者让编码速度提升 10 倍的秘诀

ChatGPT 黑客技巧：顶尖 1% 开发者让编码速度提升 10 倍的秘诀

这是无人分享的框架

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你做错了。你刚刚发给 ChatGPT 的那个 “编写一个函数来……” 的提示？删掉它。那些通用的提示就是你编码速度还和其他人一样的原因。

在与人工智能结对编程超过 3000 小时后，我发现了真正有效的方法 —— 而且这和你想的不一样。

以下是残酷的事实： 85% 的开发者陷入了由人工智能驱动的复制粘贴循环。他们只是把在 Stack Overflow 上找答案的工作外包给了 ChatGPT。

但顶尖的 1% 呢？他们在和人工智能进行全面的架构讨论，能在几小时内构建出复杂系统，而不是花上几周时间。

让我来告诉你怎么做。

基础知识

从具体入手，而非模糊不清

首先，别再用模糊的提示了。“我该如何修复这个 bug？” 这样的问题毫无用处。下面是你新的提问方式：

从这里开始：详细描述确切的问题。

你描述得越具体，ChatGPT 的回复就会越有针对性、越有用。具体做法如下：

• 提供上下文：bug 出现在哪里？是在某个特定函数中，还是在整个项目里？
• 明确你的目标：你是想重构、优化，还是调试？
• 给出示例代码：如果可能的话，分享导致问题的那部分代码。
• 提及你使用的库/框架：是 Flask、Django 还是 React？这些细节会完全改变解决方案。

—— 糟糕的提示：

你能帮我解决 Python 方面的问题吗？

—— 好的提示：

我正在构建一个 Flask API，使用 SQLAlchemy 连接 PostgreSQL 时会抛出 500 错误。 这是确切的错误 [错误/错误代码] 和相关代码：[代码]。 是什么导致了这个问题，我该如何修复它？

你提供的每一个细节都会让回复更完善。要包含以下内容：

• 框架/语言版本
• 错误信息
• 相关代码片段
• 你已经尝试过的方法
• 你的最终目标

从提问转变为下达命令

大多数开发者会向 ChatGPT 提问。但如果你 命令它 采取行动，就像指导实习生那样，会怎样呢？区别在于你输入内容的表述方式。

不要说 “你能解释一下如何在 Python 中使用装饰器吗？”，而是明确告诉 ChatGPT 你需要什么，比如：

• “编写一个测量函数执行时间的装饰器。”
• “解释 Python 中静态方法和类方法的区别，并给出示例。”

通过命令 ChatGPT 执行特定任务，你就为它设定了要提供即时、可操作输出的基调。

这种转变能为你节省时间，因为 ChatGPT 不用再花精力去琢磨你想要什么了。

使用 “逐步构建” 方法

这是精英开发者使用的一个关键技巧：“逐步构建” 方法。

不要来回多次尝试完善代码，而是用一个提示先搭建基础，然后逐步完善。

i. 从骨架开始：

生成一个使用 TypeScript 和 Express 的 Node.js REST API 的基本结构。

ii. 逐步添加功能：

在上一个结构中添加 JWT 身份验证。 包括刷新令牌和密码重置流程。

iii. 增强和优化：

现在，使用 Zod 添加速率限制和请求验证。 说明这些中间件应该放在哪里。

既然我们已经掌握了基础知识，下面来看看顶尖开发者是如何进行更宏大思考的

改变一切的框架

忘掉你所知道的关于提问的一切。真正的力量在于把 ChatGPT 变成你的私人技术主管。以下是 10 倍速开发者使用的框架：

1. 系统设计蓝图

不要索要代码片段，从这个提示开始：

扮演一位资深软件架构师。我需要构建 [你的项目]。 让我们从以下方面入手：

1. 系统需求和约束条件
2. 核心架构决策
3. 数据模型和关系
4. API 契约设计
5. 安全考虑因素

对于每一点，质疑我的假设并提出替代方案。 在相关时，结合你自己的经验举例说明。

这个提示能开启一场高层次的讨论，让你避免日后进行数十次重构。

人工智能会成为你的架构师，而不只是帮你写代码的工具。

2. 渐进式实现模式

大多数开发者失败的地方就在这里：他们把整个代码库丢给 ChatGPT，还指望出现奇迹。相反，采用这种分阶段的方法：

• 分享你的架构决策：

根据我们之前的讨论，我正在实现 [组件]。 这是我的计划方法： [你的简要说明]

在我开始编码之前：我遗漏了哪些边缘情况？这个组件在大规模应用时可能会在哪里出问题？

• 获取实现指导：

对于 [特定组件]，考虑以下因素，建议最佳实现方式：

• 性能影响
• 维护开销
• 测试策略

代码示例应遵循 [你的语言/框架] 的最佳实践。

• 代码审查和优化：

审查这个实现： [你的代码] 重点关注：

1. 性能优化
2. 安全漏洞
3. 设计模式改进
4. 错误处理漏洞

3. 深入研究文档

这是秘密武器。大多数开发者浪费时间阅读文档。相反：

你是一位 [框架/语言] 专家。我需要实现 [功能]。 请带我了解以下内容：

1. 相关的 API 方法/类
2. 常见陷阱及如何避免
3. 性能优化技巧
4. 每个关键概念的代码示例

超越代码生成

这种方法的不同之处在于：

战略思维 > 机械编码工作

你不再问 “我该如何编写这段代码？”，而是问 “这个系统应该如何架构？” 你得到的不仅仅是代码 —— 你得到的是数十年经验驱动的决策。

质量内建，而非事后添加

每一段代码都会经过虚拟架构师的审查。你不是盲目地复制 —— 你在理解和验证那些能通过资深开发者代码审查的解决方案。

指数级学习

每次交互都是一堂大师课。人工智能会解释架构决策，分享实战经验，挑战你的假设。你不只是在编码 —— 你在吸收数十年的工程智慧。

粉碎常见异议

“但人工智能生成的代码不可靠！”

• 这就是我们要审查所有内容的原因。这不是盲目信任 —— 这是有验证机制的明智协作。

“如果人工智能做了工作，我就学不到东西了！”

• 错。这个框架能让你比大多数开发者在多年从 Stack Overflow 复制代码的过程中学到更深入的知识。

“这感觉像是作弊……”

• 和资深开发者结对编程算作弊吗？这是同样的概念，只是和一个不知疲倦、不会评判你的人工智能合作。

停滞不前的代价

当你还在犹豫是否要提升自己的人工智能应用能力并付诸实践时，其他人已经比你更快、更好、更聪明地进行开发了。

差距不会保持不变 —— 它正在呈指数级扩大。

记住： ChatGPT 不是魔法 —— 它是一个不知疲倦的开发者。你的工作不是取代自己的技能，而是让它们呈指数级增强。

善于利用人工智能的开发者和其他开发者之间的差距每天都在扩大。你会选择站在哪一边呢？

准备好让编码速度提升 10 倍了吗？框架就在这里。明智地使用它吧。