随着AI技术的飞速发展，AI编程工具逐渐成为开发者的新宠。它们能够在短时间内生成代码框架，极大地提升了开发效率。本文作者通过亲身体验，分享了使用Trae编辑器和Claude-3.5/3.7开发项目的心得，探讨了AI编程工具在高效与困扰之间的平衡，并对未来的发展提出了展望。

最近，我基于Trae编辑器和Claude-3.5/3.7进行了较为高频的使用，开发了一个略复杂的产品Demo。同时，我的领导（没有编程背景）也在使用AI编程软件做一个企业官网。以下是我的使用体验和感受。

做60分容易，做90分难

由于是从0开始做这个项目，我大概确定了使用的技术方向和功能后，就通过Trae 提供的 Builder(Beta)，将提示词输入后，很快就生成了60分的一个项目代码，通过运行，基本提到的内容都基本涵盖。运行起来也不错。

但随着我把项目从大框架往细化去进行时，随着代码量的增加，变出现了问题。

问题一：代码无法完整读取

由于prompt数量的缘故，无法完整的获取到代码， 导致在修复部分问题时，原本可能已经有的方法， 由于没有获取到，导致会再次生成，导致出现了重复的代码。

特别是我使用的python ，由于语言的特性， 重复的方法名并不会报错，还可以编译运行，导致你修改了在后面的方法， 结果系统执行的是前面的方法，一直无法排查到原因的情况。

问题二：会进入问答循环

由于prompt数量的缘故，当对话量和代码量不断增加时，bug排查工作就会面临挑战。

在这个过程中，常常会陷入问答循环的困境。

这是因为各种因素导致AI不能很好地解决问题，进而只能重复之前回答过的内容，使得问题无法得到有效解决。

我的领导也遭遇过这种情况，他因为对代码缺乏了解，所以想到的应对策略是新开启一个对话，让AI重新开始作答，以清除之前的记忆状态。

然而，我却只能凭借仔细阅读代码、设置断点的方式来排查bug，等找到bug之后，再利用自己的能力或者寻求AI工具的帮助来修复和完善代码，这种方式相较于领导的办法更为高效。

问题三：等待，等待，等待

或许是使用量较大，做了流量的控制，在周末使用Trae，特别是Claude-3.7时，很容易遇到等待，大概100左右的排队，从提问到获得知识，可能需要10分钟左右甚至更长的时间，无形中影响了体验。

总结

从目前来看，上述两个问题，与当下大模型token的输入量、算力有很大的关系，在未来会得到很好的解决，当下的体验还是有待提升。

因此，对于没有太多编程经验的来说，做到60分是很容易的。对于编写基本的python脚本、基本的网页可能是满足的，但如果再复杂一点的，可能就需要你有一定的编程经验了。通过阅读代码，帮助AI工具定位问题和代码， 来让AI帮你修复bug，确实是个高效的方式，至少比查百度和 CSDN 要快速很多。

跳不脱认知边界

在做第一版项目时，我表达了项目功能后，由于没有说具体的编程框架，导致AI在一个文件里生成所需要的代码，随着功能的增加，代码逐渐超过了1000行，而如果使用 Trae提供的代码替换功能，如果文件代码超过1000行，就无法进行替换了，同时在问答效果上，也会大大折扣。

有了第一次经验，我于是便对代码进行重构，新起了一个工程，在第一次的提示词中，增加了“使用MVC理念进行编程，同时尽量让每个文件代码控制在300行左右“，再一次生成中，果然遵循了MVC的设计理念，代码做了分拆，效果上自然也好了很多。

而对于没有编程理念的，可能遇到后，就会问AI工具，如何进行分拆，也不一定出现使用MVC设计理念的情况，仅仅是让代码能够运行而已。而对于编程小白来讲，似乎也很难知道MVC设计理念或其他的方法。

因此，在使用AI编程工具时，在写prompt时，大多数人只能想到生成HTML、python代码等较为知晓的工具，而对于该工具是否是最理想的， 是否有更好的替代，对于没有太多编程经验的来讲，也不太敢去尝试，毕竟可能会付出更多潜在的成本，用一个相对熟悉一点的语言，通过自身的知识加AI的辅助，或许是个不错的选择。

而这或许恰恰就是一个不错的机会。毕竟现在的AI，尽管有了推理模型，但不同的prompt所输出的效率差距，还是很大的。

总结

从个人使用的角度来看，AI编程工具确实提高了很大的效率，但目前它更像是一个“拐杖”，提供一定的辅助和帮助。对于编程能力较高的人，AI工具可以节省时间和提高效率；对于编程小白，AI工具可以帮助他们完成基础任务。

只是大多数人，希望它是轮椅，而且还是个电动的。很显然，当下还有点距离。

特别说明： 本文章所有的结论，都是基于最近使用基于 Trae 编辑器和 Claude-3.5/3.7 所使用的结果，考虑到个人能力的差异，并不代表当下AI编程的真实实力，仅仅作为自己使用的感受。