作为一名高级软件工程师，我的日常工作离不开代码编写、需求设计、测试开发以及文档的撰写和优化。多年来，我一直在寻找提高工作效率的方式。幸运的是，随着AI技术的发展，各类AI辅助工具逐渐进入我的视野，并极大地改变了我的工作方式。通过在日常工作中使用 VSCode 插件 Codeium、GitHub Copilot，以及 网页版的 Claude.ai 和 GPT-4，我成功地让工作效率翻倍。这篇文章将分享我如何利用这些AI工具提升工作效率，希望你也能从中受益。
在日常工作中，编写代码是不可或缺的部分。无论是实现新的功能模块，还是维护现有项目，代码质量和开发速度是每个开发者关注的重点。通过使用 GitHub Copilot 和 Codeium 插件，我能够更快地完成代码的编写和优化。
codeium免费，copilot需要付费，一般前者就听好了
推理代码
有时我们需要根据已有的业务逻辑编写新功能，但这个过程通常伴随着复杂的逻辑推理。GitHub Copilot 的智能补全功能可以根据我已有的代码段，自动推理出接下来的逻辑。无论是前端的 Vue组件、typescript逻辑编写，还是后端的 API 设计，它都能提供非常准确的代码建议。
单元测试
单元测试对于保证代码质量至关重要，但编写测试代码往往是一个繁琐的过程。通过使用 copilot插件 ，我能够生成符合业务需求的单元测试代码。这些 AI 工具能够理解代码逻辑，并生成对应的测试用例，从而减少了编写测试代码的时间。
单元测试一定要自己检查条件和结果，不然错误的业务函数写出的单测也会是错的。
通用代码模板
除了推理代码和单元测试，很多日常工作还涉及到重复的、通用的代码编写。例如，CRUD操作、API接口的定义、前端UI组件的创建等等。借助 Codeium 插件，我只需输入简单的注释或部分关键字，它就能生成符合规范的代码模板，大大减少了重复劳动。
和业务无关的那些，因为不需要给上下文，比如通用的鉴权、支付、登录、列表详情等
代码转义 - js->go/rust
有时候为了提升某部分服务的性能，我会先用express实现一个简单粗糙但功能齐全的版本，然后让Claude转义成go实现。
这个凑kpi一类的很有用，如果有性能追求当然也是很好的啦，同时还能学点新东西
错误分析
只需要粘贴报错的信息，越全越好，丢给AI就可以了，报错过多或者很奇怪效果更好，AI往往能够分析出更深入的信息，例如我在之前文章中写的《拿下奇怪的前端报错》序章：报错输出个数值数组Buffer(475) [Uint8Array]，我来教它说人话！-CSDN博客
作为软件工程师，自动化是提高效率的关键。除了编写业务代码，很多时候我们还需要编写各种脚本，如自动化部署、数据迁移脚本等等。使用 GPT-4 或 Claude.ai，我可以快速生成各种自动化脚本，并根据需求进行定制。例如，生成一个 Dockerfile，或者一段用于自动化CI/CD流程的脚本，AI工具能帮助我快速完成。
重复的操作尝试转成脚本
不仅仅时dockerfile，生成各种powershell脚本也是一种很好的方案，这让我的效率真的提升很多，所以我出了一个专栏《脚本控》，其实自己有很多脚本，但这些脚本大都是针对项目的，公共可用的不多。
powershell或者bash的功能还是很强大的，支持参数和条件判断等，所以描述好，那些重复操作尽量转化成一个脚本！！
脚本化思维真的挺重要，不要老是手动敲重复的cd xxx npm install 。不要觉得写脚本麻烦，因为交给ai就行了，比如简单的删除node_modules，更新淘宝源，再重新安装等待，都可以写成一个脚本，例如我就把证书检测生成写成脚本让大家都能快速部署ToB项目身份认证AD集成（二）：一分钟搞定window server 2003部署AD域服务并支持ssl加密（多图保姆教程+证书脚本）-CSDN博客
除了编程工作，我还时常需要为项目制作设计图、流程图或者数据可视化图表。通过使用 GPT-4 的 DALL·E 插件或者类似的AI工具，我可以快速生成项目所需的图片。例如在产品设计初期，我可以生成概念草图，帮助团队成员更好地理解项目构思。例如本文封面：
设计草图
使用 GPT-4，我可以输入简单的描述，例如“生成一个展示电商网站用户流程的草图”，它就能提供一个初步的流程图。这样，我无需专门去打开设计软件来手动绘制，节省了大量时间。
数据可视化
对于一些需要展示的数据分析结果，我可以通过AI快速生成相关图表，例如折线图、柱状图等。通过 Claude.ai 和 GPT-4 提供的自动化工具，我只需输入基本的统计数据，它就能自动生成可视化图表，并附带清晰的图表说明。
写ppt或者简单研究报告很好用，不然自己收集的数据都太零散，自己整理又很麻烦
在项目开发的每一个阶段，撰写并完善设计文档和技术文档是不可避免的工作。而这些文档的质量，直接关系到团队的协作效率和项目的可维护性。幸运的是， Claude.ai 和 GPT-4 在文档撰写和润色方面也展现出了极大的优势。
概要设计与详细设计
在编写项目的概念设计和详细设计时，我会先写概要 不经过修饰的内容、包含所有的项目设计和功能描述相关的，再让AI去进行补全，AI可以自动生成框架完整、语言流畅的设计文档初稿。这为我节省了大量时间，尤其是在项目初期需要撰写大量文档的阶段。
这个不要说，但切记，自己要先编写好目录章节，以及大致的内容，让AI去丰富，不然写的就可能很虚或者不容易实现，最后给自己挖坑就不好了
文本润色
除了生成初稿，AI工具还可以帮助润色和优化现有的文档。AI 能够识别文档中的语法错误和表达不清的部分，提供流畅的修改建议，从而确保我撰写的文档既精准又专业。
作为一名高级软件工程师，不断学习和掌握新框架、新编程语言是保持竞争力的关键。传统的学习方法往往依赖于查阅文档、阅读教程或参加课程，但这些方式可能会耗费大量时间。幸运的是，借助 GitHub Copilot、Codeium 和 Claude.ai 等 AI 工具，我发现学习新技术的过程可以变得更加高效和直观。AI 不仅能帮助快速掌握基础知识，还能在实践中提供即时指导，从而加快我对新技术的应用和理解。
快速理解语法和基础
当接触到一个全新的编程语言时，通常会面临一些陌生的语法规则或基本概念。通过使用 GPT-4 或 Claude.ai，我可以快速提出问题，例如“如何在 Rust 中定义一个结构体？”。AI工具会直接给出详尽的语法示例和解释，并且这些答案往往比阅读官方文档或教程更加简洁明了。
我用这种方法学了rust,go等待，- -！！但还是要多练，不然还是不会用哦！
代码片段与最佳实践
学习新框架的过程中，最常见的需求是快速获取功能代码片段，并将其整合到项目中。例如，当我初次学习 React 或者 Vue.js 等前端框架时，使用 GitHub Copilot 或 Codeium 可以在编写代码时智能补全常用模式或最佳实践。无论是状态管理、组件通信，还是表单处理，AI 会实时根据上下文生成高效的代码示例，帮助我理解和应用新技术的核心概念。
1. vscode插件
codeium/copilt - 代码生成 ，因为可以捕获上下文
2. 网页版chat
claude.ai - 脚本生成，chatgpt - 非代码生成工作
- 生成代码的使用，需要经过仔细阅读和测试，或者自己编写单元测试条件
- 如果某个工具效果不理想，可以换个大模型试试
- 注意自己的表达，给大模型清晰的上下文，它无法猜测到你的想法
- 不要期待它能胜任一切，有些事情可能需要自己动手，因为描述完整的需求和上下文可能更费劲，这时候可以让它做一些边边角角的工作
AI不仅仅是未来，它已经是我们工作生活的一部分，利用好它，你的效率也能翻倍甚至更多。