总结
可以肯定的说AI编程会大大提高我们的开发效率，这点是肯定的，毋庸置疑的，但是也不能完全依赖AI。新功能开发过程中，AI基本上可以帮我完成80%以上的工作，这80%包含UI展示、接口调用、逻辑处理等，余下的20%并不是AI故意给我们留下的，而是AI完成的不达标的地方，比如UI上的细节问题，逻辑处理上的错误等，这些都是我们能一眼看到的问题。
如何让AI帮我们完成80%的工作？
1：准备好完整的设计稿，接口文档(包含接口中的字段说明)、页面逻辑思维导图（复杂页面需要用到）、需求文档
2：上述内容准备好之后，先建立开发分支，然后将设计稿发给AI，有的AI可以识别Figma的链接，不能识别设计稿链接的可以发送设计稿图片，上传完设计稿之后，告诉AI实现某个页面，接口是XXX，接口返回的正确的Json格式，接口返回的错误的Json格式，页面的逻辑是什么样的，然后就等着AI来具体实现了
下面是一个示例，截图中漏了一点，需要说明接口的请求方式和参数：
AI剩下的20%是什么样的？
下面是一个示例场景：
我最近在做RN的项目，需要与安卓和IOS的原生页面进行联调，比如RN页面中展示了未实人认证，点击按钮后跳转原生的实人认证，返回到RN页面中时要刷新页面；同时RN页面还可以打开原生的密码校验组件，但是从密码校验返回RN时不用刷新页面；
上面的场景AI是怎么实现的呢？这个在我们看来是很简单的场景，AI加了三四个判断字段，比如进页面有一个字段，跳转原生实人认证有一个字段，跳转密码校验有一个字段，造成了代码冗余，而且AI还转不过弯来，认识不到这个问题，这时候开发者再继续让AI改只能是浪费时间和token，因此我只能手动修改
AI在帮我们完成一些重复的、有模板的内容时，效率是很高的
比如有四个相似的弹框，每个弹框都是一个下拉列表，这时候我们需要先让AI完成一个，然后将这个调试到符合标准，再让AI根据这个弹框来实现剩余的三个，这效率就很高了，而且完成度很好
作为一个开发人员，我们要熟悉自己代码，这样才能更好利用AI。
以我这次RN项目为例，我是一个安卓开发，但是我的RN需要调用IOS的密码校验组件而我又不懂IOS的代码，我直接跟AI说“参考IOS原生的提现页面调用密码校验的方法，通过RN的JS回调调起IOS的密码校验”；大家看这样有没有问题？基本上大部分人都不会觉得有问题，我当时也觉得不会有问题，但是问题确实出现了。原因在于IOS原生的提现页面用的是旧版的密码校验，而这次要用新版的，UI上长的都一样，但是调用的接口和实现的逻辑完全不一样
再比如改bug的过程中，你跟AI说的越详细AI改的越快，并且还省token；这也需要我们对代码比较熟悉。
