AI 编程教程：协作开发、调试与代码审查

适合谁，怎样开始？

已有前端、后端或其他开发经验，希望把 AI 用于日常研发，并能独立检查生成代码的开发者。

先写验收标准，再让 AI 编写代码

把功能要求拆成输入、正常行为、异常行为和权限条件。例如输入处理功能要明确格式、长度和失败提示，再向 AI 提供相关代码与约束。验收清单让你能够判断修改解决了什么问题，也能避免生成超出需求的大量代码。

AI 生成的代码应该怎样检查？

从入口和数据流开始阅读，确认输入如何转换、结果如何存储，以及服务端如何判断权限。构造正常、空输入、超长输入和权限不足的场景。界面隐藏按钮并不等于访问被禁止，检查需要落到实际授权逻辑。

调试与提交需要留下哪些证据？

先复现失败并保存最小案例，再要求针对具体原因修改。比较修改前后差异，检查依赖、配置和错误处理，运行相关验证。记录实际结果和已知限制，提交前确认没有凭据或私人材料；保留这些记录作为自己的检查依据。

按顺序学习

当前开放 4 个学习单元，阅读方法、完成实践并保存自己的验证记录。

1. 把需求变成验收清单L3 · 约 12 分钟
2. 理解 AI 生成的代码L3 · 约 15 分钟
3. 调试、测试与边界条件L3 · 约 18 分钟
4. 版本管理与变更审查L3 · 约 21 分钟

用项目检验方法

从“能运行”到“能验收”。按任务步骤完成真实成果，再核查交付记录。

常见学习问题

AI 生成的代码能运行，是否就可以交付？

还需要验证需求、异常输入、权限和数据处理。能运行只说明某个执行场景成功，不能替代完整验收。

前端开发者怎样转向 AI 应用开发？

先利用已有的界面和接口经验完成小任务，再学习模型调用、输出校验和检索评测，逐步做出可以展示的应用。