新国际象棋项目Trace AI使用
1. AI辅助编程概述
1.1 Trace AI的主要功能
- 代码生成和补全
- 代码重构和优化
- 问题诊断和调试
- 文档生成和维护
1.2 应用场景
- 新功能开发
- Bug修复
- 代码优化
- 文档编写
2. Trace AI使用规则
2.1 需求描述规范
- 需求内容要求
- 功能需求描述具体且完整
- 明确说明输入输出要求
- 列举需要处理的特殊情况
- 上下文信息提供
- 相关代码文件的位置和作用
- 涉及的组件依赖关系
- 现有实现方式和限制条件
- 技术要求说明
- 性能和资源使用限制
- 代码风格和规范要求
- 测试和文档要求
2.2 代码生成规范
- 代码结构要求
- 遵循项目既定的架构设计
- 保持代码组织清晰合理
- 确保组件职责单一
- 代码质量标准
- 完整的错误处理机制
- 清晰的注释和文档
- 合理的命名规范
- 生成流程规范
- 分步骤生成和验证
- 及时进行代码审查
- 保持与现有代码风格一致
2.3 问题解决流程
- 问题描述要求
- 准确描述问题现象
- 提供完整的错误信息
- 说明问题复现步骤
- 解决方案验证
- 验证方案的可行性
- 测试边界条件处理
- 确认不影响其他功能
- 结果确认流程
- 完整测试功能点
- 验证性能指标
- 确认代码规范性
2.4 文档维护要求
- 文档更新规范
- 同步更新相关文档
- 保持文档内容一致性
- 及时补充新增功能说明
- 文档质量要求
- 内容准确完整
- 结构清晰合理
- 易于理解和维护
- 版本管理要求
- 记录重要修改历史
- 标注文档版本信息
- 保持文档版本同步
3. 代码生成质量分析
3.1 成功案例
- 基础组件代码生成
- ChessBoard组件生成
- 棋盘布局结构完整
- 组件间通信接口规范
- 移动逻辑处理清晰
- 游戏控制逻辑实现
- 状态管理完善
- 事件处理统一
- 代码注释详细
- ChessBoard组件生成
3.2 存在的问题
- 复杂逻辑处理不足
- 特殊规则实现不完整
- 王车易位条件验证
- 将军状态检测
- 将死判定逻辑
- 边界条件考虑不充分
- 棋子移动路径验证
- 吃子后位置更新
- 连续移动状态同步
- 特殊规则实现不完整
- 代码冗余
- 移动验证逻辑重复
- 状态检查代码分散
- 优化空间较大
3.3 改进建议
- 提供更详细的需求描述
- 明确指出关键逻辑点
- 分步骤验证生成代码
4. 上下文理解分析
4.1 优点
- 准确理解项目结构
- 把握代码上下文关系
- 正确引用相关组件
4.2 问题
- 长对话中上下文丢失
- 复杂依赖关系理解不足
- 项目中存在重复的代码文件无法识别，修改问题时候一直修改错误的文件
- 无法定位修改大文件，比如文件大于1000行，修改时会提示"失败"
- 修改问题过程，有时AI会删除调试好的功能模块
4.3 解决方案
- 适时重新提供关键上下文
- 明确指出依赖关系
- 提示AI存在重复，无用的文件
- 让AI在保留功能不变的情况拆分文件
- 代码审查，及时提醒AI不要删除功能模块，不要影响相关的功能逻辑
5. 多轮对话效果
5.1 成功经验
- 渐进式需求明确
- 代码迭代优化
- 问题快速定位
5.2 存在的问题
- 对话效率不高
- 理解偏差累积
- 解决方案不连贯
5.3 改进策略
- 清晰的对话结构
- 及时总结和确认
- 阶段性成果验证
6. 最佳实践建议
6.1 需求描述
- 明确具体的功能要求
- 详细说明游戏规则实现
- 指出UI交互细节
- 列举特殊情况处理
- 提供完整的上下文信息
- 相关组件依赖关系
- 现有代码实现方式
- 已知问题和限制
- 说明关键的技术约束
- 性能要求和优化目标
- 代码规范和风格要求
- 测试覆盖要求
6.2 代码生成
- 分步骤生成和验证
- 注重代码质量和规范
- 及时进行代码审查
6.3 问题解决
- 准确描述问题现象
- 提供必要的错误信息
- 验证解决方案效果
6.4 文档维护
- 同步更新相关文档
- 记录关键决策过程
- 保持文档的一致性
7. 经验总结
7.1 提高AI使用效率
- 清晰的需求描述
- 结构化的对话方式
- 持续的反馈和优化
7.2 避免常见陷阱
- 过度依赖AI生成代码
- 忽视代码质量审查
- 缺乏系统性测试
7.3 持续改进建议
- 收集使用反馈
- 优化交互方式
- 完善工作流程