在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

不要私信我辣，不是我不乐意回大家，主要是我一天少了七八条多了十几条私信，回一个基本上滔滔不绝的问题能问半个小时。说实话最开始我挺开心的，毕竟这也是一种认同，但是架不住人太多了我真的有心无力，而且有的兄弟老是问一些稍微搜一下就能找到的问题，一个问题要反反复复跟不同的人重复回，不知道咋搞，不回感觉又有点不太好，所以我现在把名字改了，但是还是好多人私信，我只能挑一下有价值的问题或者简单问题回复一下了(主要是回复完就会被连环追问哭了T﹏T)，那种看简历改简历，学习路线这种问题我真的有心无力了只能抱歉了(╥╯﹏╰╥)งps:公司会议室是最好的自习室( ﹡ˆoˆ﹡ )

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...