AI编程转型趋势 - 编程方式从传统搜索引擎转向AI辅助编程，开发者需要编写更详细的提示词而非简单关键词[1] - 高质量AI代码生成依赖两大要素：强大的底层模型和精准的提示词工程[2] - 行业出现对AI编程工具能否完全替代程序员的讨论，但调试环节仍需人工介入[3] 提示词工程体系 - 建立18类标准化提示词模板库，覆盖代码生成、解释、优化等全生命周期场景[4] - 典型模板包括：代码生成（"使用[语言]编写[功能]"）、代码优化（"优化以下[语言]代码提高[性能]"）、算法实现（"用[语言]实现[算法]"）等[4] - 技术选型提示词要求对比分析技术A/B的优缺点，考虑开发效率、性能等4维度[5] 需求分析与技术决策 - 需求解构提示词要求分4步：功能点优先级排序、难度标注、技术选型推荐、风险预警[6] - 技术选型顾问提示词需生成对比表，评估开发效率、性能等4个核心维度[6] - 实战案例：电商小程序技术栈选择需平衡团队适配度与社区活跃度[6] 代码生成与优化 - 高质量代码生成5要素：清晰结构、详尽注释、极致性能、全面异常处理、符合最新规范[7] - 算法实现提示词要求包含复杂度分析、优化空间说明和执行过程演示[8] - 代码优化聚焦4个关键点：性能瓶颈定位、冗余计算消除、内存占用降低、高效算法替代[8] 测试与质量保障 - 测试用例设计需覆盖正常情况、边界值、异常输入、压力测试4类场景[13] - 单元测试生成要求细粒度路径覆盖，使用mock处理依赖，单个测试仅关注1个断言点[14] - 代码审查提示词要求无情指出潜在BUG、安全隐患、性能问题等5类缺陷[12] 系统设计与部署 - 数据库设计提示词需包含表结构、索引优化、大数据量处理方案、表关系说明[16] - Docker部署方案要求区分3种环境配置，提供资源优化和数据持久化方案[21] - CI/CD流程设计需实现自动化构建测试、分级部署、快速回滚3大核心功能[21] 安全防护体系 - 安全审查提示词要求检测SQL注入、XSS等6类漏洞，并提供具体修复方案[23] - 数据加密方案设计需明确保护范围、安全等级、性能要求和跨平台兼容性[24] - 实战案例：社交APP需对用户数据实施端到端加密，确保数据库泄露时数据安全[24]