AI 编程新手技巧:如何让 Claude、Codex、Kimi K3 与 GLM 产出更好结果

AI 编程已经迅速成为开发者构建软件最易上手的方式之一。你不再需要手动编写每一个函数，也不必在做出第一次贡献之前就理解一个陌生代码库的每个部分。借助 Claude、Codex、Kimi K3 和 GLM 等模型，开发者可以让 AI 编程助手解释现有项目、生成代码、查找缺陷、编写测试，甚至完成多步骤的软件工程任务。

然而，入门 AI 编程并不仅仅是选择一个强大的模型并向它发送提示词那么简单。初学者常常会发现，同一个编程模型在某种情境下能产生出色的结果，而在另一种情境下却令人沮丧。造成差异的通常是任务的描述方式、提供了多少上下文、模型能如何与开发环境交互，以及 API 是如何配置的。

本指南将介绍一些对初学者最有用的 AI 编程技巧，尤其侧重于提示词工程、上下文管理、API 使用、模型选择以及实用的工作流。

什么是 AI 编程？

AI 编程指的是使用大语言模型来辅助软件开发。开发者可以不把 AI 模型仅仅当作一个简单的代码生成器，而是将其作为一个交互式的工程助手来使用——它能够理解需求、分析现有代码、提出方案、编写实现，并帮助验证最终结果。

例如，一位正在处理陌生代码库的开发者可以从这样一个请求开始：

“请分析这个代码库，并在做出任何改动之前解释一下整体架构。”

在理解项目之后，开发者可以继续提出：

“找到认证流程，并解释登录请求是如何被处理的。”

只有在理解了架构和相关文件之后，开发者才应该让模型去实现某项改动。

这种做法通常比一上来就让模型重写陌生项目的大段代码要可靠得多。

刚接触 AI 编程时从小处着手

初学者最容易犯的错误之一，就是在第一次尝试时就给 AI 编程模型一个极其庞大的任务。

像“构建一个完整的 SaaS 应用”这样的请求包含了太多相互独立的决策。模型必须同时确定架构、数据库设计、认证系统、API 结构、前端框架、部署策略以及许多其他细节。

更好的做法是把项目拆分成更小的工程任务。先让模型理解现有需求，然后设计架构、实现一个组件、测试它，再继续处理下一个组件。

这并不意味着 AI 编程智能体无法处理大型任务。现代模型在自主开发方面的能力正日益增强，但初学者在懂得如何控制每个任务的范围时，通常能得到更可预期的结果。

提示词工程：告诉模型什么才算成功

提示词工程是最需要掌握的 AI 编程技能之一。

一个薄弱的编程提示词可能是这样的：

“修复登录问题。”

模型对到底出了什么问题、预期行为应该是什么、以及它被允许修改应用的哪些部分，都一无所知。

一个更有力的提示词会给模型足够的信息来理解目标：

“用户在成功认证后被重定向回了登录页面。请调查认证流程，找出原因，做出最小必要的改动，并添加一个回归测试。请勿修改数据库结构。”

第二个提示词给了模型清晰的目标、一个症状、一项约束，以及一项验证要求。

好的提示词不一定非要非常长。目标是提供那些会影响工程决策的信息，同时避免无关的上下文。

一个有用的思维模型是：

目标 + 上下文 + 约束 + 预期结果 + 验证

这一结构在 Claude、Codex、Kimi K3、GLM 以及其他编程模型上都很好用。

让模型在改动代码之前先做检查

另一个有用的技巧是把分析与实现分开。

在处理现有项目时，开发者往往应该先让模型检查相关文件并解释它发现了什么，然后再允许它做出改动。

例如：

“找到负责用户认证的文件。暂时不要修改任何内容。解释一下认证流程是如何工作的，并指出问题最可能的来源。”

一旦模型给出了它的分析，下一个请求就可以更加精确：

“基于那份分析，实现最小的修复，并为所报告的行为添加一个测试。”

这一技巧在处理大型代码库时尤其有用，因为它减少了不必要的修改，并让开发者有机会在实现开始之前纠正模型的假设。

上下文比提示词长度更重要

现代编程模型支持的上下文窗口越来越大，但这并不意味着开发者应该把手头的所有东西都发过去。

把整个代码库、完整的对话历史以及不相关的文档都发送到每一次 API 请求中，会增加成本，有时还会让模型的推理变得不那么聚焦。

相反，应该提供与当前任务相关的上下文。

对于一个涉及支付端点的缺陷，模型可能需要 API 路由、服务实现、相关的数据库模型以及相关的测试。它很可能并不需要整个前端应用。

在使用基于 API 的编程智能体时，这一点尤其重要，因为不必要的上下文会直接增加 token 消耗。

对于大型项目，可以使用代码库搜索、检索、摘要以及外部记忆，在不反复发送整个代码库的情况下提供相关信息。

API 技巧：不要反复发送相同的上下文

增加 AI API 成本最容易的方式之一，就是反复发送相同的庞大上下文。

设想一个 AI 编程智能体，它带着一段很长的系统提示、一份编码规范文档、一套代码库使用说明以及项目文档在工作。如果这些信息在每一次请求时都被再次传输，应用可能会处理相当可观数量的重复输入 token。

在受支持的情况下，提示词缓存可以降低重复上下文的成本并提升性能。

Anthropic 为 Claude API 用户提供了提示词缓存能力，这对那些反复处理稳定指令或大段上下文的应用尤其有用。

因此，构建自己的基于 Claude 的编程智能体的开发者，应当考虑提示词中哪些部分是保持不变的，并合理组织请求结构，以便可复用的上下文能够被高效地缓存。

Claude API 官方文档：https://platform.claude.com/docs

API 技巧：根据任务选择模型

并非每一个编程请求都需要最昂贵的模型。

对于构建 AI 编程应用的开发者来说，这是最重要的原则之一。

在复杂推理、架构分析、调试和代码审查方面，Claude 往往是一个有力的选择。Codex 围绕软件工程和代码生成工作流而设计。Kimi K3 在大上下文编程和代码库分析方面颇具吸引力，而 GLM 在注重成本效率和高并发工作负载时会很有用。

一种实用的模型策略可能是这样的：

具体如何选择取决于应用本身，但原则很简单：把高端推理能力用在能创造有意义价值的地方，而不是把每一个请求都发给最昂贵的模型。

API 技巧：让输出要求保持明确

开发者往往过度关注输入提示词，而忘了定义模型应当返回什么。

对于编程应用而言，输出要求可能会带来显著的差别。

与其这样问：

“改进这个函数。”

你可以这样明确要求：

“在不改变公共接口的前提下重构这个函数。返回更新后的实现，解释关键改动，并列出应当添加的测试。”

这给了模型一个更清晰的、关于预期结果的定义。

在构建基于 API 的编程助手时，结构化输出还能让你的应用更容易地自动处理模型的响应。

例如，你的应用可以要求模型返回一个补丁、一份被修改文件的列表、一份测试计划，或者一份结构化的实现方案，而不是一段不受约束的文本。

API 技巧：给模型工具，而不只是更多上下文

正是在这里，AI 编程开始从简单的提示走向工具链工程（harness engineering）。

当模型能够与其环境交互时，它会变得有用得多。

与其把每个文件都塞进提示词里，不如给编程智能体配备一些工具，用于搜索代码库、读取文件、编辑代码、运行测试、检查 Git 状态以及执行命令。

这创造了一个高效得多的开发环境，因为模型可以在需要时获取信息。

其基本理念很简单：如果模型拥有可靠的工具来查找它所需要的东西，那它就不必事先知道一切。

这一原则对 Claude Code、基于 Codex 的智能体以及其他自主编程环境尤为重要。

把测试当作反馈回路

AI 生成的代码不应被默认视为正确无误。

最有效的 AI 编程技巧之一，就是让模型通过测试和工具来验证自己的工作。

与其说：

“编写这个功能。”

一个更有力的工作流是：

“实现这个功能，运行现有的测试，找出因本次改动而引起的任何失败，修复它们，并总结最终结果。”

这在模型与开发环境之间创造了一个反馈回路。

模型编写代码，环境提供证据，模型再利用这些证据来改进它的实现。

对于生产级应用，这还可以与单元测试、集成测试、类型检查、代码检查（linting）以及 CI 流水线结合起来。

用 Git 让 AI 编程更安全

初学者还应当把版本控制当作 AI 编程工作流的一部分。

在允许 AI 编程智能体做出重大改动之前，请确保代码库已经提交，或者以其他方式便于恢复。

这样，一旦模型做出意料之外的改动，你就有一个安全的恢复点。

Git 还让你更容易准确地审查 AI 编程智能体到底改了什么，而不必依赖模型自己的总结。

对于较大的任务，在每一个逻辑步骤之后审查 diff，往往比让智能体在检查结果之前做出几十处互不相关的修改要安全得多。

当上下文变得混乱时避免过长的对话

漫长的 AI 编程会话可能会变得越来越难以管理。

随着对话的增长，模型可能需要处理大量先前的上下文，包括已经过时的假设、失败的尝试，以及不再相关的早期实现决策。

当一个任务变得令人困惑时，用一份简洁的摘要开启一个全新的上下文，有时会比无限期地继续下去产生更好的结果。

一份有用的摘要可以说明当前的架构、已经做了哪些改动、哪些测试通过了，以及还剩下什么有待完成。

这给了新会话一个干净的起点，而无需强迫它去处理整个历史。

你应该在什么时候使用 Claude、Codex、Kimi K3 或 GLM？

答案在很大程度上取决于你要构建的是什么。

对于那些把大部分时间花在解决复杂架构问题、调试棘手问题或审查大型改动上的开发者来说，Claude 或许能提供最大的价值。

对于主要聚焦于软件实现和编程工作流的应用，Codex 是一个自然而然的选项。

对于大型代码库以及长上下文理解尤为重要的应用，Kimi K3 会颇具吸引力。

对于那些控制推理成本是主要顾虑的高并发工作负载，GLM 可以提供另一种选项。

因此，最佳的 AI 编程技术栈不一定非要围绕单一模型来构建。相比强行让每个任务都通过同一个 API，多模型架构能够提供更好的成本与性能特性。

API 成本技巧：在更换模型之前先优化工作流

当一个 AI 编程应用变得昂贵时，开发者往往会立刻去寻找一个更便宜的模型。

这可能有所帮助，但它不应该总是第一步。

在更换模型之前，先审视应用消耗了多少 token 以及为什么。

重复的上下文、不必要的冗长提示词、过多的对话历史、低效的智能体循环，以及不必要的工具调用，都可能增加成本。

有时候，一个更好的架构无需更换底层模型就能减少 API 消耗。

例如，缓存稳定的上下文、只检索相关的文件、对已完成的工作进行摘要，以及把简单请求路由到成本更低的模型，都能显著减少总的用量。

这对 AI 智能体尤为重要，因为一个用户请求可能会在幕后触发许多次模型调用。

通过 DDShub 使用多个编程 API

想要试验不同编程模型的开发者，也可以使用一个统一的 API 平台，而不必为每个提供商维护各自独立的集成。

DDShub 通过其 API 平台提供对 Claude、Codex、Kimi、GLM 以及其他 AI 模型的访问，让开发者能够对比不同的模型，并为每种工作负载选择合适的模型。

这在构建 AI 编程产品时会很有用，因为应用不一定要永远依赖某一个模型。开发者可以针对架构分析、代码生成、代码库理解和高并发自动化来测试不同的模型，同时通过一个平台来管理 API 访问。

你可以通过 DDShub 模型目录来探索可用的模型：https://www.ddshub.cc/models

对于希望把这些模型集成到自己应用中的开发者，DDShub API 文档提供了相关的 API 信息：https://www.ddshub.cc/docs

面向初学者的一个简单 AI 编程工作流

如果你完全是 AI 编程的新手，你不必一上来就去构建一个复杂的自主智能体。

一个实用的起点是选择一个小型的现有项目，并使用 AI 编程模型来理解它。让模型解释架构、指出主要的入口点，并描述各个重要组件是如何相互交互的。

一旦你理解了模型是如何与你的代码库协作的，就给它一个小的实现任务。让它检查相关文件、提出方案、做出改动，并运行相应的测试。

在熟悉了这一工作流之后，你可以逐步引入代码库搜索、工具调用、自动化测试、提示词缓存、记忆以及模型路由。

这样循序渐进，通常比一开始就试图构建一个完全自主的编程智能体更有用。

结语

AI 编程并不只是找到最强的编程模型并让它去写软件。围绕它的工作流质量，往往决定了这个模型实际上能变得多有用。

对于初学者来说，最重要的技能是学会如何编写清晰的编程提示词、提供相关的上下文、让模型在修改代码之前先做检查，以及把测试和 Git 当作保障。

一旦理解了这些基本功，API 层面的技巧就会变得越来越有价值。提示词缓存可以降低重复上下文的成本，模型路由可以为不同的任务匹配不同的模型，而工具化的工具链（harness）可以让编程智能体与代码库交互，而不必完全依赖塞进提示词里的信息。

Claude、Codex、Kimi K3 和 GLM 各自具备不同的优势，开发者也不一定非得只选其中一个。凭借合适的工作流和 API 基础设施，多个编程模型可以协同工作，共同打造一个更强大、更灵活、也更具成本效益的开发环境。

对于刚刚起步的开发者，最好的建议很简单：从小任务开始，给模型提供正确的上下文，验证每一处重要的改动，并随着规模扩大不断优化工作流。