我与AIGC的成长故事一个程序员如何爱上代码生成技术

大家好，我是叶师傅，一个在编程路上摸爬滚打多年的老码农。今天想和大家聊聊我和AIGC人工智能生成代码的那些事儿它不是冷冰冰的技术，而是让我编程效率翻倍甚至改变工作方式的"神奇伙伴"。从最初的不信任到现在写代码离不开它，这段旅程充满了惊喜和成长。下面我会从技术核心魅力、实践技巧心得、真实项目案例和未来展望四个维度，分享这段充满温度的AI编程体验。文末准备了能直接跑起来的代码彩蛋哦

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一、为啥AIGC让我感到震撼

第一次用GitHub Copilot时，我才打完注释"// 计算用户活跃度"，它就直接给我补全了整个函数！那一刻手指悬在键盘上半天没动这不是简单的代码补全，而是真的在理解意图。后来深入研究才发现，AIGC的技术核心在于

1. 上下文感知能力比我想象的强太多。比如在React文件里输入"按钮组件"，它生成的代码自动带上了useState hooks切换到Python环境写爬虫，给出的代码立刻变成了requests+BeautifulSoup风格。

2. 学习我的编码习惯这件事特别暖心。有次它生成的代码用了我的标志性变量命名"tmpData"，而不是常见的"tempData"。原来AI会悄悄观察我的代码风格！

3. 跨语言转换能力直接拯救了我的周末。有次需要把Python数据处理脚本转成Go版本，原本要花半天时间查语法，结果AIGC十分钟就给出了可运行的等效代码，还贴心地加了类型注释。

python

我的原始Python代码

def calcavg(datalist):

return sum(datalist)/len(datalist)

AIGC生成的等效Go代码

func calcAvg(dataList []float64) float64

sum := 0.0

for , v := range dataList

sum += v

return sum / float64(len(dataList))

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二、这些实战技巧让我效率起飞

经过半年朝夕相处，我出几个超级实用的"人机协作"技巧

1. 像教新人一样写注释

刚开始我总想着让AI"猜"需求，结果生成的代码总跑偏。后来发现如果把注释写成教学文档的风格，效果立竿见影。比如

老写法 "排序函数"

新写法 "实现快速排序，要求1. 原地排序 2. 支持降序模式 3. 处理NaN值"

2. 用单元测试当"方向盘"

有次AI给的算法虽然能用但性能很差，后来我养成习惯先写测试用例再生成代码。例如

javascript

// 先写明预期

test('应该过滤掉负数并平方', () =>

expect(processArray([1, -2, 3])).toEqual([1, 9])

)

// 再让AI实现

function processArray(arr)

return arr.filter(x => x >= 0).map(x => x x)

3. 阶段性"代码重构"很重要

AI生成的代码往往偏直白，我会定期做这些优化

- 提取魔法数字为常量

- 拆分过长函数时保留原函数作为参考

- 用// TODO标记需要人工复核的逻辑

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三、那些AIGC救场的真实案例

上周三下午4点，产品经理突然说要做个年会抽奖系统，要求

1. 支持Excel导入员工名单

2. 避免重复中奖

3. 实时显示中奖动画

要是以前我得加班到凌晨，但这次不同

第一回合用自然语言描述需求，AI生成了基础框架

第二回合针对"重复抽奖"问题，AI建议用Set记录已中奖ID

第三回合我抱怨动画效果土，它给出了Confetti.js的整合方案

最终六点就完成了！这个vue文件里有37是AI生成Git commit统计的，但核心抽奖算法是我亲手写的这就是最舒服的合作模式。

看看这个惊艳到我的动画代码

vue

<script></script>

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四、未来的AIGC会变成什么样

现在我团队的新人入职第一课变成了"如何与AI结对编程"。看着他们从一开始的抗拒到后来的真香，我常想

1. 专用模型会让行业革命。已经开始出现针对金融、医疗等垂直领域的代码生成模型，它们理解业务术语的能力简直专业得不像AI。

2. 调试体验正在进化。最新版的Copilot能解释为什么推荐某段代码，甚至指出"这里用reduce替代forEach是为避免副作用"。

3. 人机边界需要重新思考。我的经验是让AI处理样板代码、边界检测等重复工作，人类专注架构设计和核心算法就像赛车手与导航员的关系。

上周尝试用AI生成Jupyter Notebook做数据分析，它竟然自动添加了Markdown注释解释每个分析步骤。这意味着未来我们可能要用更多精力在需求描述和结果校验上，而非中间的实现过程。

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写在

回望这段AIGC之旅，最大的感触是技术不会替代程序员，但会用AI的程序员一定会替代不用AI的。曾经我也担心被取代，现在明白了AI更像是把我的编程能力放大了10倍，让我有更多时间思考架构设计和业务逻辑。

如果你还没尝试过AIGC工具，不妨从明天的一个小功能开始。记住我们的祖传秘籍先让它试，你再改，一起学。我正在开发的智能合同审查系统已经实现了70的AI生成率，下篇文章会分享这个刺激的历程。对了，评论区留下你最想用AI生成的代码类型，我挑三个需求亲自示范！

悄悄说在VS Code里对着空白文件说"帮我写个贪吃蛇游戏"，你会回来感谢我的