用过Cursor、Claude Code、Codex这一圈工具后，我发现真正拉开效率差距的，从来不是模型多强，而是你有没有把它当成一个刚入职的实习生来带。下面这六条，是我用下来最顶用的干货。
第一条，需求说具体，别让它猜。别只丢一句帮我写个登录接口，而要讲清楚用Express加TypeScript、JWT认证、bcrypt加密密码、错误统一返回格式。花三十秒把约束写明白，能省下半小时的来回返工。你描述得越模糊，它自由发挥的空间就越大，结果就越离谱。
第二条，把项目规范写进CLAUDE.md或者AGENTS.md，这是回报率最高的一件事。在项目根目录放一个文件，写清楚技术栈、目录结构、命名规范、常用命令，还有踩过的坑，工具每次对话都会自动加载。相当于给AI配了一本永远忘不掉的项目手册。有开发者统计过，一份好的CLAUDE.md，能把首次生成的可用率从六成提到八成半。
第三条，复杂任务先进计划模式，别急着让它写代码。凡是涉及好几个文件的改动，先让它把方案列出来，你看完同意再执行。计划只要三十秒，却能拦下一次十五分钟的跑偏。方向错了就果断清空重来，别硬着头皮往下改，改出来的多半是四不像。
第四条，一定要给它验证的手段。提示词结尾加一句跑完测试确认全绿再收工，它就会自己执行、自己看报错、自己动手修。会自我验证的AI，产出质量几乎是翻倍的，因为那些漏掉的导入、差一位数的下标，跑一遍就现了原形。没有反馈闭环的自动化，只会更快地生产bug。
第五条，管好上下文，一个任务一个会话。长对话会不断堆积噪声，跑到三十轮之后它就开始忘掉前面的决定。任务切换时果断清空，需要延续记忆就压缩历史，别把修登录和重构计费塞进同一段对话里。
第六条，独立任务用worktree并行跑。开三到五个独立目录，每个目录跑一个会话，一个修bug、一个写功能、一个看日志，互不干扰。研究类的活儿丢给子代理去查，让它只把结论带回来，主会话始终保持干净。
说到底，AI编程工具不是替你写代码，而是跟你一起写代码。你把它当同事，它就像样；你把它当许愿池，它就给你糊弄。你平时最常用哪个AI编程工具，最离不开的又是哪一招呢。
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