很多朋友可能在网上看到不少文章和教程，介绍像Cursor、Claude Code、Codex这类vibe coding工具，声称只需一个小时就能搞定一个项目。然而，他们却很少提到在这个过程中可能遇到的坑。调试代码可真是个让人抓狂的事情，写代码容易，但调试起来却常常让人头疼不已！有时候，越调试反而越出问题，你有没有这种感觉？
在这篇文章中，不仅会分享一些调试代码的基本原则，还会给你一个超级实用的调试代码提示和技巧！
我从事AI辅助开发已经有两年了，作为Cursor和Claude Code的资深会员，投入了200美元。越是面对复杂的项目，我越能体会到一个道理：
调试AI生成的代码，其实是一门独立的技能
随着我在AI辅助开发的经历不断增加，特别是在处理复杂项目时，我更加确信调试AI生成的代码就像做饭一样，真的是一门独立的艺术。调试的能力和传统编程完全不同，哪怕是最先进的模型也难免出错。在AI偏离既定方向之前，我们得及时调整。下面这些经验真是我希望早一点有人告诉我的，这样我就不会经历那么多个夜晚的无助了！
别跟AI较劲，互动次数别超过5次
我以前总以为自己能在200条消息的对话中“掌控”住AI模型，结果发现根本不是那么回事。聊几轮后，AI就开始糊涂了，要么搞混了文件夹结构，要么把组件逻辑搞乱。有时甚至会莫名其妙地更改变量名，甚至编出你从没写过的函数。其实，重置对话并不是认输，而是开发中的一种“清洁习惯”。
记住，一次交互的次数最好不要超过5次，要是再多，模型可能就会崩溃，而IDE编程工具也会随意压缩信息，导致生成的内容越来越不准确。
宁可重头开始，也别乱改代码
有些开发者总是自信满满，觉得随便改几句就能解决问题；然而，调试起来往往一晚上就这样过去了却毫无进展。如果AI生成的代码不对，再继续生成只会更糟，这正是代码变“烂”的根源。小修小补的结果就像拼凑的棚户区一样混乱。
AI总是在叠加小补丁，最后整个系统就像快要垮掉的积木塔。我之前试过，一旦觉得代码架构有点不对劲，就不要再随意补救了，直接重构：开个新对话，把需求说清楚，重新写组件。虽然这样可能需要20分钟，但它能为我节省4个小时的排错时间，太划算了！
给AI的指令，必须准确无误
和人类同事合作还可以猜测彼此的意思，但AI可做不到——你必须把每个约束条件都逐条告诉它：组件要实现的核心功能是什么，项目文件夹该如何组织，数据是如何流动的，状态管理用什么方案，第三方接口该如何调用。没说清楚的地方，AI绝对会搞出错误的答案。我遇到的问题中，很多都是因为它编了一套根本不存在的架构，真是让人恼火。
描述问题时要清晰，别堆砌无关信息
不少人向AI描述问题时，往往一堆无关文件粘过来，时不时换个上下文，再加上一堆杂乱的日志，然后就抱怨“AI根本没用”。其实，AI只能解决它能理解的问题。你需要提供的信息包括：完整的报错内容、对应的具体文件、修改过的代码。如果是UI相关的问题，附上截图就行。就这些信息，够了！要简洁、精准，确保问题可以复现。可以把AI当作刚入行的初级开发者。
让AI处理的任务越小越好
很多开发者喜欢一次性把需求全扔给AI：“这是我的整个代码库，帮我修个按钮。” 这样做，AI很可能会给你编出乱七八糟的架构。最好只给它最小的任务单元，AI在处理小问题时还挺靠谱的，一旦碰到复杂的需求，绝对会乱套。
排错全靠日志，别偷懒
平时我们调试时，可能会觉得“这行代码不太对”，但调试AI的代码时，关键是“模型需要完整的报错信息，不然只会随意猜测”。一旦遇到程序崩溃出红屏，不要用文字描述，直接把完整的报错日志复制给AI——上下文信息至关重要，缺一不可。
版本控制是基本原则，没得商量
这事儿没得商量，Git就是你的安全网：代码能运行就赶紧提交，分支该建就建。一旦AI把你带偏了，果断回滚。正是因为养成了这个习惯，我见过不少人少走弯路，避免最后在代码中迷失。
黄金调试代码的提示与技巧
来点干货吧！我分享一下我常用的调试代码提示。一个简单的两句话提示，还有一个技能文档，分别放在Cursor的/.cursor/commands/文件夹和Claude Code的/.claude/skills/文件夹下。
简单的调试提示如下：
你是具有丰富经验的AI代码调试专家，当前模型输出的结果是错误的{错误现象}；
请分析出3-5种可能的原因，并给出解决方案。复杂的调试提示，即bugfix技能能力，首先是第一阶段分析问题（理解问题、复现问题、定位代码、根因分析、结构化分析报告），第二阶段实现修复（修复原则、提出修改建议、验证修复内容）。这也是人类10年以上互联网经验的软件工程师调试的必经之路。
调试小技巧：让问题解决更轻松
在调试的过程中，使用这个提示，基本上能帮你解决90%的问题。剩下那10%呢？这时候就得根据具体问题和错误信息，自己动手解决了。
理想状态：文档与代码的完美结合
很多人可能不知道，像阿里巴巴、华为这样的大企业，写的文档数量往往超过代码。首先，他们需要花两个月时间来撰写需求设计、架构设计、用户故事以及4+1视图，之后再进行评审，接着才开始写代码，再评审……
现在流行的SPEC编程，其实就是让文档和代码形成一种数字上的双胞胎关系。理论上，软件产品和代码之间是有这种数字联动的。即使把代码删掉，只要有那些软件产品中的知识表示，就能把知识转化为代码。或许随着AI技术的发展，文档和代码都将变得不再那么重要，删除谁都无所谓。
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调试代码确实是一门艺术，文章提到的重置对话和清晰指令的方法让我受益匪浅。以前总是想通过小修小补解决问题，结果越来越糟，今后会更注重重构和清晰沟通。
调试代码的确需要耐心和技巧，文章中的建议很实用。尤其是重构代码的思路，避免了无谓的时间浪费，值得大家学习和实践。
调试代码真的是一项挑战，特别是AI生成的代码。文章提到的保持交互次数在5次以内的建议非常实用，能有效避免模型崩溃的情况。
调试代码的确需要独特的技巧，文章中提到的重构思路让我意识到，有时从头开始更有效。尤其是与AI互动时，保持清晰的指令真的很重要，这样才能避免更多的错误。
调试代码真是个复杂的过程，尤其是AI生成的代码，文章的建议太及时了。保持清晰的交流和适时重构，能大大提高效率，避免更多的麻烦。
调试AI生成的代码确实需要技巧，文章中提到的重构和清晰指令让我意识到，有时从头开始反而能节省时间。保持沟通准确也很重要，避免不必要的错误。
调试AI生成的代码确实是一门技术活，文章中提到的及时重构和清晰的指令让我意识到，避免小修小补才是高效的解决之道。
调试AI生成的代码确实不容易，尤其是要保持清晰的指令和结构。文章里的建议让我明白，重构往往比小修小补更有效，值得好好体会。
调试AI生成的代码确实很有挑战性，文章中的建议很实用。避免频繁小改动，从头开始重构的思路让我耳目一新，节省时间又有效。
调试AI生成的代码确实让人头疼，文章中关于重构和清晰指令的建议很有启发性。与AI的互动要控制好频次，避免不必要的混乱，挺受用的。
调试AI生成的代码确实很考验人，特别是指令的清晰度。文章中提到的重构策略让我意识到，直接重来有时比小修补更省心，值得借鉴。
调试AI生成的代码真的是一门艺术，文章提到的重构方法让我眼前一亮。与AI的沟通要精准，这样才能避免不必要的麻烦，值得深思！