# 关于 AI Coding 的一些个人技巧

DevFeed: [关于 AI Coding 的一些个人技巧](<https://devfeed.tech/articles/ai-coding-55293.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://blog.joway.io/posts/ai-coding-principle/>)

Author: Joway

Published: 2026-09-19T00:00:00Z

Content type: article

Language: zh

Sources: [Random Thoughts](<https://devfeed.tech/sources/random-thoughts.md>)

Topics: [AI-assisted coding](<https://devfeed.tech/topics/ai-assisted-coding.md>), [Programming](<https://devfeed.tech/topics/programming.md>), [Claude Code](<https://devfeed.tech/topics/claude-code.md>), [codex](<https://devfeed.tech/topics/codex.md>), [cursor](<https://devfeed.tech/topics/cursor.md>), [Command-line interface](<https://devfeed.tech/topics/cli.md>), [Model Context Protocol](<https://devfeed.tech/topics/model-context-protocol.md>)

Tags: [agent](<https://devfeed.tech/tags/agent.md>), [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [ai-coding](<https://devfeed.tech/tags/ai-coding.md>), [claude](<https://devfeed.tech/tags/claude.md>), [claude-code](<https://devfeed.tech/tags/claude-code.md>), [cli](<https://devfeed.tech/tags/cli.md>), [codex](<https://devfeed.tech/tags/codex.md>), [coding](<https://devfeed.tech/tags/coding.md>), [cursor](<https://devfeed.tech/tags/cursor.md>), [mcp](<https://devfeed.tech/tags/mcp.md>), [review](<https://devfeed.tech/tags/review.md>), [thought](<https://devfeed.tech/tags/thought.md>)

## AI overview

This practical commentary argues that AI coding quality depends more on the developer's ability to direct and review models than on choosing a particular tool or model. It emphasizes prioritizing quality over speed, limiting concurrent work, using skills selectively, and asking questions that expose implementation tradeoffs before coding.

## Source excerpt

之前写了一篇 《尽职编程：AI Coding 时代的个体产出差异的来源》 引发了大家很多讨论，但那篇文章只写了工作态度，没有太多可以指导工作实践的技巧。所以我打算再分享下一些更具实操性内容。 网上关于 AI Coding 最多的讨论都集中在工具和模型，但我认为这种讨论就如同过去人工编程讨论用什么 IDE 和语言一样，没有太大意义。我发现自己现在似乎从来不在乎用的工具和模型是什么，我用过 cursor，windsurf，devin，codex，claude code，没有太大的感觉他们有什么本质的差异。在今年 Opus 4.5 发布之后，我认为连模型的差异也越来越小了。我承认他们各自有各自的特点，但这就好比不同品牌的车一样，作为驾驶员，应该掌握的是开不同车用不同的开法，而不是专门限制自己非法拉利不开。我认为，在合理的使用方式下，用不同工具和各家最新一代的模型不会对自己的产出产生太大的质量差异，如果有，那么说明你并没有非常好的驾驭不同工具和模型的特点，全在任凭它们自我发挥，这样当然会导致你的产出有巨大的波动。举个例子，如果某个模型特别喜欢过度设计，最后你的产出过度设计了，你不能说因为我的模型喜欢过度设计所以我的产出过度设计了，你只要简单跟模型提一句不要过度设计，再喜欢过度设计的模型也会按照你的指令不过度设计。模型是模型，人是人，正确的 AI Coding 方式应该是产出质量跟操控者走而不是跟着工具和模型走。