AI 编程把 AI 编程助手用对：我的提示词模板与任务拆分方法
总结日常使用 AI 编程工具的三个关键习惯：先写清楚上下文、拆小任务、让 AI 先给方案再写代码，附我常用的提示词模板。
2026-09
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本站是我的个人技术博客，定位为非经营性技术分享网站，内容围绕软件开发与人工智能技术展开，全部文章均为本人原创整理，仅供技术学习与交流使用。
我是一名热爱折腾的开发者，日常工作以 Java 后端开发为主，近两年将大量精力投入 AI 辅助编程与大模型应用落地的实践中。建立这个小站，是希望把学习过程中的笔记、示例和思考沉淀下来，与同样对技术怀有热情的朋友交流分享。
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持续学习与分享的领域
使用 AI 编程工具提升研发效率的实践：提示词工程、代码生成与重构、自动化测试生成，以及人机协作的工作流设计。
大语言模型应用落地的技术笔记：API 集成、检索增强生成（RAG）、智能问答、语义检索与向量数据库的选型与实践。
Spring Boot、MyBatis-Plus、Sa-Token 等技术栈的进阶用法，以及权限设计、接口安全、性能优化等工程实践。
Vue 3 组合式 API、Vite 工程化、Element Plus 组件库，以及微信小程序开发中常见问题的解决方案。
Docker 容器化、Nginx 配置调优、持续集成与自动化部署脚本，把项目稳定地跑在云服务器上的完整链路。
技术书籍的读书笔记，以及关于工程师成长、学习方法、知识管理的一些个人思考与随笔。
最近整理的学习笔记与实践记录
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用向量数据库 + 大模型 API 搭建内部文档问答系统的完整过程：文档切分策略、向量检索、上下文组装与效果调优。
整理公网服务的安全基线：强密码哈希、登录验证码、IP 限流、CSRF 防护、安全响应头与接口文档下线等实操配置。
把一个选项式 API 的管理后台逐步迁移到 setup 语法糖的过程：响应式丢失、组件通信、按需引入与构建产物优化。
分享我在阿里云上用 Docker Compose 编排数据库、后端与网关的部署方案，包括健康检查、日志轮转与远程发布脚本。
非算法工程师视角的大模型学习路线：先会用、再会集成、后懂原理，以及保持技术敏感度的一些个人方法。
我常逛的技术社区与文档入口