# AI 编程与工具使用指南

AI 编程是大势所趋，程序员一定要认真用起来，而且要亲手体验最先进的 Agent。

我的建议很直接：别只看别人发的效果截图，也别拿几年前聊天机器人的表现，判断今天的 AI 能做什么。找一个自己的项目，把工具接上，真正让它参与一次开发。

写业务代码时，查找调用关系、理解旧逻辑、补充测试、排查报错、整理文档，往往会花掉不少时间。这些都是值得让 AI 参与的具体工作。

同样一个需求，怎么拆、哪些步骤交给 Agent、最后怎么验收，会越来越影响程序员的交付能力。 早点把这些方法练起来，比一直争论“AI 到底会不会取代程序员”更有用。

# 为什么要用最先进的 Agent？

如果你对 AI 编程的印象还是“问一个问题，复制一段代码”，建议完整体验一次 Codex、Claude Code 这类编程 Agent 的工作流。

这里说的 Agent，可以理解为：围绕一个目标，结合项目文件和工具执行任务，再根据运行结果继续调整的助手。具体能做什么，取决于工具、模型和你授予的权限。

你可以让它先找出登录接口的入口，读清相关代码，再修改一个小问题、运行相关检查，最后展示改动和验证结果。体验到这一整段流程，才容易判断它在自己的工作里能帮上什么忙。

为什么强调最先进？因为你需要亲手了解当前工具的能力边界，才能决定哪些任务值得交给它。 如果只试过一个能力有限、配置不完整的工具，很容易把某一次糟糕体验，当成 AI 编程的全部。

这里的“先进”也不能只看宣传。拿自己的真实任务比较：它能不能理解项目、找到原因、完成修改，遇到测试失败能否继续排查，最终改动是否容易审查。复杂任务值得试能力更强的模型，简单任务再根据效果、速度和成本选择。

把 AI 用进开发流程以后，需求判断、任务拆分和结果验收更需要自己想清楚。

这也是我一直建议录友认真学算法、数据结构和计算机基础的原因。看懂一段代码为什么错、一个方案为什么慢、一次修改会影响哪里，依然需要自己的判断。

有基础，再学会使用 Agent，才能更好地提出问题、看懂改动、判断结果。 刷题时可以让 AI 解释思路、比较解法，但最后还是要自己推演和实现；做项目时也要打开代码、运行程序，检查实际行为。

挑一件你本来就要做，而且完成后能判断好坏的小事。比如给接口补一个校验、修复一个能复现的 Bug，或者为现有功能补充测试。

可以从这样的任务开始：

先阅读这个项目，找出登录接口和相关测试。
排查空密码请求没有被正确拦截的原因，说明你的依据。
给出最小修改，补充对应测试并运行相关检查。
完成后展示修改了哪些文件、验证结果，以及还有哪些情况没有验证。

1
2
3
4

想让 Agent 做好一件事，先把几个要素交代清楚：

第一次可以从练习项目或独立分支开始。看完差异，检查测试输出，再实际运行功能。任务跑通以后，把有效的项目说明和验收方法留下来，下次继续用。

这个专栏先帮录友解决工具使用的问题：会员怎么开通、Agent 怎么接入、API 怎么调用，遇到账号和额度问题如何排查。

专栏	主要内容
ChatGPT 使用教程	Plus / Pro 充值、Codex、套餐额度、GPT API、CodeBuddy与生图
Claude 使用教程	Pro / Max 充值、账号问题、Claude Code安装接入与CodeBuddy配置
AI 中转站使用指南	中转站充值、推荐评测、协议与计费检查

具体Claude模型的API接入、免账号使用与模型选型，还可以查看模型与API教程目录。

验证登录状态...