引言

作为 CodeBuddy IDE 的首批内测用户，我从最早的 Windows 0.1.3 版本一路见证它迭代到如今的 0.1.16。整个过程中，CodeBuddy IDE 产研团队始终在努力打磨产品，致力于为每一位开发者打造更好用更强大的开发者工具。

为了反馈方便，我从一开始就在官方的体验问题反馈群里，经常看到开发者们提出的各种问题：比如遇到错误询问多次 AI 也没能解决的；给出 Prompt 后 AI 输出【天马行空】代码的；频繁遇到需要重试（Retry）的情况；或是 AI 回复中英文混杂，体验割裂……

对于确属产品功能或体验的问题，团队收到群反馈后会积极评估排期修复。但有些情况并非产品本身缺陷，优化我们的提示词（Prompt） 就能显著提升 AI 的响应满意度。今天我们就来简单聊聊，如何让 AI 更精准地理解我们的意图。

其实，无论是 CodeBuddy IDE 内置的 AI，还是 DeepSeek、通义千问、文心一言等外部对话工具，都可能遇到 AI 答非所问却一本正经 的时刻。这并非某个特定工具的短板，而是当前 AI 技术本身的局限性所在。

AI 对话

AI 对话系统（尤其是大型语言模型驱动的）的核心是深度学习，特别是 Transformer 架构。 它们在海量的文本和对话数据上进行训练，学习语言的统计规律、模式、知识以及如何生成连贯、相关的回复。 监督学习、强化学习（RLHF） 等技术被用来微调模型，使其回复更符合人的偏好。整个过程依赖超大规模数据和算力，最终让模型掌握理解、生成与多轮对话能力。

但是受限于当前技术，AI 对话仍面临挑战。比如：复杂语境情况下，AI 对话对上下文的理解可能不完整或出错；或者是在对话过程中生成看似合理但事实上错误或编造的信息（也就是常说的 AI 幻觉）；或者在多轮对话中生成可能前后矛盾的对话内容；另外，在性能和知识范围上，受限于训练数据的质量、数量和时效性，可能无法掌握最新信息或小众知识。

这些是目前 AI 对话存在的挑战，我们今天要讲的是如何通过提升 关键词 prompt 的方式来提高 AI 回答的准确率和采纳率。

CodeBuddy IDE

相信目前在体验 CodeBuddy IDE（以下统称为 CodeBuddy ） 的小伙伴肯定都遇到这个问题：为什么我输入的是中文问题，而 CodeBuddy 却返回的英文呢？就像这样的效果

那么这个时候，你可以像我这样，再跟一个输出要求，比如这样【中文输出上面的内容】

这样是不是有点麻烦，为了得到中文的输出内容，每次需要在 AI 对话框中输入需求内容之后，还有补充一句 【中文输出内容】，有没有一种便捷的方法，一次配置后面就再也不用加 【中文输出内容】这几个字了。答案是：必须有。

技巧一：rules

rules，就是与 AI 协作响应的规则。经过训练的 AI 就像是掌握了软件技术的开发者一样（但是比开发者略逊一筹，因为开发者在学习软件开发技术的同时，也会接触到软件开发的一些规范，而这些规范就是最早期的 rules）。在与 AI 协作开发时，AI 对开发效率的提升，确实时显而易见的，但是有时候时不时的给你来个随意发挥、天马行空，也着实让人苦恼。那么这个时候，就体现了 rules 的核心价值：用具体可执行的约束替代模糊的预期，让 AI 的输出能够精准贴合实际开发需求。

这个 rules 就像开发者从大学毕业后，进入不同的企业进行开发工作，那么不同的企业对于代码规范的定义也往往具有个性化特征，这个时候就需要理解和接纳当前企业的代码规范，也就是企业版本的 rules。同时，同一个企业的其他团队同样遵从相同的 rules ，从而使大家都能更贴合工作习惯和合规要求，沟通更高效。并且随着规则并不是一成不变的，而是会不断的动态完善的，当遇到新需求或新问题时，可补充 rules 让其更适配团队需求。

对于上面我们遇到的情况，输入中文，输出英文的问题，我们就可以通过 rules 来规范。

这里需要注意的是，如果感觉添加的 rules 没有生效，可以重启 CodeBuddy IDE 开发工具后再次尝试。

以下 rules 是结合个人实际使用的一些习惯以及其他人整理的 rules 来汇总整理的 rules，大家可以根据自己的需要添加有用的 rules 即可

所有输出使用中文。优先保证代码简洁易懂。不要过度设计，简单实用就好。写代码时，要注意圈复杂度，函数尽量小，尽量可以复用，尽量不写重复代码。解释代码的时候，简单易懂，别用专业术语，最好有图。帮我实现的时候，需要给出原理，并给出执行步骤，最好有图。改动或者解释前，最好看看所有代码，不能忽略每一行代码。改动前，要做最小化修改，尽量不修改到其他模块的代码。
改动后，假定5 条case 输入，并给出预期结果。
修复一个 Bug 时，请遵循以下步骤：理解问题 (Understand): 仔细阅读 Bug 描述和相关代码，复述你对问题的理解。分析原因 (Analyze): 提出至少两种可能的根本原因。制定计划 (Plan): 描述你打算如何验证这些原因，并给出修复方案。
请求确认 (Confirm): 在动手修改前，向我确认你的计划。执行修复 (Execute): 实施修复。审查 (Review): 查看自己的修改有没有问题。解释说明 (Explain): 解释你做了哪些修改以及为什么。 

关于 CodeBuddy IDE 实用技巧，rules 可以算是最大的技巧了。下面我们来结合一次五子棋在线小游戏的开发过程来继续讲述在 CodeBuddy IDE 使用过程中的一些实用技巧。

五子棋在线小游戏

本文提到的五子棋在线小游戏是基于 CodeBuddy IDE + 腾讯云 CloudBase 来实现。为什么自己老是热衷于 AI 实现在线五子棋小游戏呢，其实就是因为自己对自己做的五子棋小游戏总是不那么满意，一直想做一款比较满意的出来。虽然本文的主题是讲关于 CodeBuddy IDE 实用技巧的，那么在讲技巧的同时也顺带实现一下自己的小期望也是挺好的。

那么在开始开发五子棋小游戏之前，首先需要配置腾讯云 CloudBase MCP 服务以及登录云开发，由于当前本地的 IDE 版本已经是 0.1.16 ，该版本是可以直接在设置功能里面配置腾讯云 CloudBase MCP 服务的

配置云开发 MCP

配置云开发 MCP 的操作我在另一篇文章里面描述的比较详细：https://cloud.tencent.com/developer/article/2547526 大家有需要的可以参考，这里由于不是本文的核心内容，那么我就直接完成配置，不再详细记录

这种配置方式，配置完成后，其实已经自动登录链接到了腾讯云 CloudBase 云开发环境了，这里我们来检查一下腾讯云 Cloud Base 的登录状态

确认好腾讯云 CloudBase 的状态后，我们就可以开发我们的五子棋在线小游戏了。

技巧二：Prompt 提示词

这里我们需要通过 AI 提示词的方式来让 CodeBuddy IDE 帮助我们实现我们的想法。这里输入我们的 AI 提示词

帮我开发一个五子棋小游戏

我想开发一个五子棋小游戏，支持AI 对战，也支持线上游戏，可以创建游戏房间，分享给好友加入游戏房间，支持两个人在线实时对战，腾讯云开发做后端，帮我开发这个游戏

这里我们对比上面两种 AI 提示词，第一种提示词内容比较简单，描述比较笼统，实现的效果可控性会比较差；而第二种提示词内容则比较详细，对于五子棋小游戏支持的核心功能也都有提及，这样实现的效果往往就会更符合开发者心中所想。

AI 训练之后的效果相对于人脑来说，那训练的数据量自然是人脑的 N 多倍，但是为什么 AI 这么聪明，有时候生成的效果却不如自己写的呢？这其实是你没有告诉 AI 你心中想要的，AI 在接收到模糊的需求之后，自然也就一头雾水，无所适从。你只有将需求讲得具体、明确，它才能更精准地提供帮助，好的描述能事半功倍。

技巧三：及时反馈

在接收到我们的生成五子棋小游戏的需求之后，AI 会自动根据我们的需求生成对应的文件，以下是 CodeBuddy IDE 的界面展示情况，当 AI 响应区遇到途中提示时，这里个人建议点击【Continue】

这样可以在一个对话响应内容中看到整个的 AI 响应内容。另外生成的过程中，这样的提示可能会有很多次，点击 Continue 后耐心等待即可。在生成结束之后，如果内容不够完善，AI 会根据当前的内容进行分析整理，并给出合理的优化方向，此时同样需要我们根据 AI 响应内容来及时反馈，进行下一步操作

技巧四：问题处理

代码的运行往往都不是一次就成功的，人/ AI 都不例外，在生成了五子棋游戏代码结束之后，我们可以在本地浏览器访问我们的 index.html 页面，此时我们可以打开 F12 来关注控制台 报错情况，如果遇到报错，我们可以直接将错误信息截图后告诉 AI 让其分析处理

当然， 这些控制台报错对于开发者来说，不通过 AI 也可以自己处理，但是检查问题，分析问题的耗时往往是 AI 处理的数倍，完全没有必要。因此，在面对报错信息时，我们可以选择复制报错信息在 AI 对话框，让 AI 分析处理；或者像我们上面那样，通过截图的方式告诉 AI 来处理问题，都是没问题的

对于页面问题，只能通过页面截图的方式来告诉 AI 让其分析处理，就像这样，页面重复的情况

或者是当页面有很多报错的时候，也可以直接将所有的报错信息截图让 AI 分析处理，可以大大的节省逐条复制粘贴错误信息进行分析处理的时间了。CodeBuddy IDE 在接收到截图信息后，会根据具体的错误信息逐条分析处理的

技巧五：避免死循环

在和 AI 对话的时候，有时候 AI 可能不太明白你的问题，或者说你的问题触发了 AI 自己的规则，会导致 AI 出现一直循环的情况，自己也是最近才遇到一次，就像这样，不管什么问题，都一直会提示检查文件，各种文件循环往复检查

像遇到这种情况的话，就可以直接关掉当前会话开启新会话重新尝试，还是不行的话则需要重启 CodeBuddy IDE 开发工具尝试了。这种循环目前不知道什么场景下触发的，官方 CodeBuddy IDE 团队也在努力修复。目前对于开发者来说，在遇到这种情况的话，最快的办法就是上面提到的重新开启会话或者是重启 CodeBuddy IDE。需要注意的是，如果你是通过下面这种方式配置的腾讯云 CloudBase ，在重启 CodeBuddy IDE 之后需要重新授权登录

如果是通过手动配置 MCP Server 的方式，重启 IDE 之后则需要刷新检查一下 MCP Server 链接状态就可以了，就像这样

技巧六：页面调整

对于页面的调整，通过文字描述的方式可能并不能让 AI 立刻明白你想要的效果，那么就可以采用像问题处理时的方法，通过页面截图搭配 Prompt 提示词的方式来准确告诉 AI 我们想要的效果。比如下面我具体的按钮放在五子棋棋盘下面不太好找，我们可以将按钮调整到棋盘上面

输入截图并增加 Prompt 提示词内容

调整之后的棋盘页面就像这样，就方便我们来操作了

当然，你也可以通过文字描述的方式告诉 AI 来调整棋盘操作按钮的位置，但是个人建议还是通过截图+ Prompt 提示词的方式，效果更好。

当然，以上只是个人在使用 CodeBuddy IDE 的过程中整理的一些比较有效的技巧方法，可能不适用于所有的场景，这里建议大家可以根据实际情况参考。对于 AI 代码助手来说，每一个人的 AI 代码助手都与众不同，只有你用的越多，和 AI 沟通的越多，那么你的 AI 也就能更懂你想要的效果。

驾驭 AI 协作的艺术

从配置规则到精准表达，从及时反馈到问题化解，在 CodeBuddy IDE 的探索实践中，我们逐渐掌握了与 AI 高效协作的核心方法论：

1. 规则先行 - 通过定制化rules建立开发共识，让 AI 的输出始终贴合中文语境与工程规范；

2. 需求精准 - 用明确的 Prompt 替代模糊描述，将“开发五子棋”细化为“支持双人在线/AI 对战+云后端”的具体蓝图；

3. 动态调优 - 通过 Continue 持续生成、截图报错即时修复、界面调整可视化沟通，形成“开发-反馈-优化”的增强回路；

4. 跳出循环 - 当 AI 陷入逻辑闭环时，重启会话或 IDE 的简单操作即可重置协作节奏。

这些技巧背后，是开发者与 AI 工具关系的本质进化：【我们不仅是使用者，更是 AI 行为的“架构师”】。每一次清晰的规则制定、每一次精准的需求描述、每一次有效的错误反馈，都在训练 AI 更深入地理解人类的创造意图。

正如五子棋游戏的迭代过程所证明——当开发者主动驾驭而非被动接受 AI 的能力时，那些“天马行空”的代码终将落地为可运行的系统，那些频繁的 retry 终将转化为流畅的协作体验。在 CodeBuddy IDE 的进化之路上，每个开发者的技巧沉淀，都在共同塑造下一代智能开发的范式：【人类负责战略与创意，AI 专注战术与实施，这场生产力革命才刚刚开始】。

福利时刻

最后公布一项福利，前段时间写了一篇关于 CodeBuddy IDE 上手体验的文章，看到大家都很感兴趣，也有不少小伙伴留言咨询邀请码的获取。当时由于官方没有申请邀请码的渠道，也一直没有给到热心的小伙伴。这次，官方提供了个人可以申请的机会， 评论区留言‘CodeBuddy’抽 5 位送永久体验码！ 感兴趣的小伙伴快来参与吧！