1. 负责任的 AI 开发原则
• 定义责任范围： 负责任的开发者必须确保代码质量，不给同事增加评审负担，并遵守公司的安全与隐私政策。
• 安全与验证： 严禁向 AI 泄露密钥 (Secrets) 或敏感客户数据 (PII)；始终将 AI 生成的代码视为“陌生人的代码”，必须经过严格测试。
• 工具准入： 使用前需确保工具已获得公司批准，妥善处理专有代码的合规性。

2. 八大实战场景
• 理解陌生的代码库： 通过 AI 代理快速获取架构概览（入口点、路由、鉴权等），并让 AI 推荐阅读文件的优先级。
• 处理依赖升级的破坏性变更： 在升级 npm 包（如从 plotly.js v2 升至 v3）遇到问题时，利用 AI 快速定位 API 变更并寻找替代方案。
• 跨文件安全复用重构： 在一个文件完成重构后，利用 AI 将相同的重构逻辑安全地推广到其他具有相同模式的文件中。
• 在陌生技术领域实现功能： 借力 AI 在短时间内完成不熟悉领域的任务，例如使用 GLSL 编写复杂的着色器动画。
• 自动化编写测试： 将枯燥的单元测试和集成测试编写工作“外包”给 AI，并要求其涵盖正常路径与边界情况。
• 开发内部分析工具： 利用 AI 快速编写脚本，处理诸如代码重复率分析、数据导出至 Excel 等临时性的辅助任务。
• 现代化改造陈旧代码： 辅助进行重大的架构迁移，例如将十年前的构建流程（如 requireJS）迁移至现代的 Vite 栈。
• 总结与起草： 自动生成 Git 提交信息摘要或起草代码变更说明。

3. 优化建议与最佳实践
• 精细化提示词工程： 提示词越具体，输出质量越高。推荐在 Prompt 结尾增加“开始前你有什么问题要问我吗？”，让 AI 补充缺失的上下文。
• 结合版本控制： 采用小步快跑的提交方式，以便在 AI 生成错误代码或过度修改时能快速回滚。
• 坚持彻底的代码评审： AI 可能会产生幻觉 (Hallucination) 或生成“代码垃圾 (Slop)”。开发者必须逐行审查 AI 输出，保持最后一道质量关卡。

4. 行业反思与挑战
• 警惕技能萎缩： 担心新人开发者过度依赖 AI 而跳过了“解决问题的磨砺过程”，导致基础能力不足。
• AI 非万能钥匙： 卓越的开发能力和解决问题的核心素质永远不会过时，AI 应定位为辅助开发者进行高层级思考的盟友。

Smashing Magazine

Practical Use Of AI Coding Tools For The Responsible Developer — Smashing Magazine

AI coding tools like agents can be valuable allies in everyday development work. They help handle time-consuming grunt work, guide you through large legacy codebases, and offer low-risk ways to implement features in previously unfamiliar programming languages.…