北京
原文：https://sketch.dev/blog/seven-prompting-habits
大家好，我是老章
推薦一個我最近常讀的一位IT博客作者：Josh Bleecher
這篇文章介紹了其使用過 N 多注入 Claude Code、OpenAI Codex、cline、aider 等 AI Agent 工具后關于如何提高編程效率等一系列技巧。
畫出貓頭鷹
先提交一段代碼，展示你要做的事。
讓 Agent 完成剩下的工作。
或者一次性完整做完，再讓 Agent 讀取這次提交并重復操作。
使用檢查清單
對于更大的項目：
[ ] 讓 agent 制定一個計劃，并將其拆分為詳細的檢查清單。
[ ] 把檢查清單寫入你的代碼倉庫 （暫時的）
[ ] 讓它逐項完成清單任務，并在完成后勾選。
[ ] 刪除清單。
把任務交給 AI 代理，只為找出棘手之處，這樣你就不用重蹈覆轍。
早失敗，多失敗
Agent 很擅長快速上手，失敗成本也很低。
把你的問題扔給它，讓它自己折騰。
如果失敗了，就重新開始，把那點它自己搞不定的信息補上。
如果它跑偏了，別費勁糾正或修補，直接砍掉重來，用一條類似的提示再開一次。
并發執行
Agent 通常比人類正常注意力慢半拍 。
你可以這樣把這段延遲掩蓋掉：一次性拉起一堆 Agent，等你準備好了再來驗收。也可以讓多個 Agent 同時啃同一個任務，最后比對結果
給目標，不給步驟
無論是加快測試、修復某些 eslint 警告多速度，還是反復處理瀏覽器截圖，只要 agent 能評估成功與否，就讓它自行處理。
把第 0 步外包出去
市面上有各式各樣的“深度研究”產品，讓它們先針對某個 API 或技術撰寫詳盡文檔，再轉交給你。
市面上還有很多 UI 原型設計工具，去研究這些工具，然后讓代理進行整合。
最后推薦幾本新書
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