卡帕西推薦的AI Coding指南：3招教你效率翻倍

聞樂 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

AI Coding火到不用多說，但怎么用才最高效呢？

這份連大神卡帕西和OpenAI總裁Greg Brockman都在轉發推薦的Coding Agents指南，用3招教你快速交付。

大神們在轉，網友也在夸！

這份實戰指南的作者是Swift開發出身、深耕AI驅動開發領域的大神Peter Steinberger，他也是一位AI Coding重度愛好者，已經寫了很多份實戰經驗博客。

簡單總結一下今天的這篇AI Coding指南：先按任務類型選對模型，再重構工作流提速，但要捋清人機分工。

Peter不僅給出了自己的模型配置，最后還有實用小技巧～

三大關鍵策略

按任務類型選對模型

大家用AI編碼，很多時候是不是一個模型用到底？

結果一到大項目就卡殼，小項目修改還慢。問題呢，就出在“沒給模型找對活兒”。

人家這份指南里就說了，第一步就得先按任務類型給Coding模型分好工。大任務就用Codex，小任務Opus更好使

比如，搞幾十頁的工程規范落地、項目重構這種大活兒就直接上Codex，它有個特點，開始寫代碼前會默讀文件，把項目邏輯摸透，雖然比Opus多花點時間，但對復雜需求的完成度更好。

Peter之前重構Opus 4.0的舊代碼，Codex花了幾個小時讀透了整個項目，不僅沒漏關鍵邏輯，還修復了2個隱藏Bug。

如果只是小范圍修改這種比較零碎的任務，那Opus更合適。它不用讀很久的文件，響應很快，基本上幾分鐘就能出結果。

不過，要進階的話，首選GPT-5.2-Codex，直接一步到位。

現在Peter最常用的就是GPT-5.2-Codex，尤其是high模式，不管搭Chrome擴展的前端還是寫Go語言的CLI工具，它都能兼顧速度和準確率，也不用在Codex和Opus之間來回切換了。

在這里，Peter還給出了自己的配置。

重構工作流

選對模型是基礎，而真正讓作者同時推進8個項目還不慌的是他這套定制化的工作流。

因為每天會冒出很多新的想法，比如“給Clawdis加個控制臥室溫度的功能”“寫個CLI查外賣進度”……

但這些想法Peter并不會記在備忘錄里，而是直接扔進Codex的排隊列表。

比如開發“YouTube視頻總結Chrome擴展”時，他一邊讓Codex驗證CLI核心邏輯（把視頻轉成Markdown），一邊把 “加瀏覽器彈窗提醒”“支持本地存儲” 等想法塞進隊列，Codex會按優先級慢慢處理，不用他盯著催，也不怕遺忘在備忘錄里。

而且，一個小tips是堅決不回滾！

• “構建軟件就像爬山，不用筆直往上走，繞點路、退兩步都正常，關鍵是別在‘要不要回滾’上浪費時間。”

遇到相似的功能，不用從頭寫

比如作者之前在VibeTunnel項目里做過 “字符流輸出”，后來開發Clawdis時需要類似功能，他直接讓Codex“去../VibeTunnel文件夾里看看，照這個邏輯給Clawdis加一個”，10分鐘就適配好了。

甚至搭新項目時，他也會讓Codex參考舊項目的結構，比如“按../Sparkle項目的目錄格式，搭一個新的日志工具”，這時候模型就能自動復制適配。

人機分工

當然了，寫代碼這件事也不能全靠AI，這時候就得來個人機分工，原則很簡單：AI干執行，人做決策

這些事一定要自己做：選哪個依賴庫、系統架構怎么設計、功能優先級怎么排……

寫基礎代碼、修復已知bug、生成GUI界面、更新項目日志，甚至“注冊域名”“改DNS配置”這種瑣事，都可以交給AI。

作者舉了自己實戰中的兩個例子。

在選擇用Go語言做CLI工具前，他花了半天研究“Go的類型系統是不是更適合AI生成代碼”“有沒有常用的Go庫能復用”，確定之后再讓AI開寫，最后也沒怎么返工。

不過在開發數據可視化工具時，就直接讓AI花了20分鐘寫核心代碼，再讓它幫忙測試，也不用自己切設備操作。

實用小技巧

除了上面的核心方法，作者還分享了幾個挺實用的小操作，都是踩坑總結出來的。

第一個是開發先從CLI開始，再擴展功能

不管想做什么項目，先搭個簡單的CLI工具驗證核心邏輯，比如他之前做“YouTube視頻總結Chrome擴展”的時候，先寫了個能把視頻轉成文字、再用模型總結成 Markdown的CLI版本。

確認能跑通后，才讓AI搭前端、做瀏覽器擴展，一天就搞定了。

第二個是讓文檔幫模型記上下文，不用反復提需求

在每個項目里建個docs文件夾，把“系統設計思路”“功能說明”寫進去，再用腳本讓AI讀這些文檔。

比如Peter在docs里寫了“Clawdis這個項目要支持控制家里的燈光”，之后讓AI加新功能時，不用反復說“要和燈光控制兼容”，模型就會自己讀文檔，減少了溝通成本。

第三個是單人開發直接提交主分支，不用搞復雜分支

要是你一個人開發，那就不用建“dev分支”“feature分支”，改完直接提交主分支。

Peter表示：

• “分支多了反而容易有合并沖突，Codex有時候會自動建臨時工作區處理混亂代碼，改完合并回主分支，比手動管理分支簡單多了。”

Peter說的這些坑你有沒有踩過？

還有啥AI Coding實用小技巧歡迎分享！

原文地址：https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed

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