![AI Coding使用Tips与使用心得分享[匠说Vol.6]](https://image.jracademy.com.au/meetups/697044c0120fcc159130793b/匠说活动封面（不要加其他活动的） (20).png)
“Vibe coding”从一个梗，正在变成越来越多人真的在用的一种工作方式
你不再把精力都放在逐行写代码，而是用 AI 工具快速把想法跑起来、迭代、再迭代——先让东西“动起来”，再谈结构与优化。
这个趋势在最近几个月被放大得非常明显：
- AI 编程工具正在成为资本和企业押注的“下一代开发界面”。例如 Cursor 在 2025 年底披露的新一轮融资和增长数据，把“AI-native 开发环境”推到了聚光灯下。
- 甚至连招聘评估都在朝“会不会跟 AI 协作”倾斜：McKinsey 在毕业生招聘中加入与内部 AI 工具协作的环节，考察的是候选人如何借助 AI 推理、组织表达、做判断，而不是单纯“会不会”。
还有更有意思的信号：xAI 的一些招聘信息里，甚至把“comfortable with vibe coding”写进了描述。说明这个词已经从社区话题渗透到职场语境。
所以。第六期《匠说》我们要聊的是更接地气的东西：
AI Coding使用Tips与使用心得分享
有人越用越快，有人越用越乱。差别到底在哪？
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这一期我们会聊什么？
这是一场工程师之间的真实交流：大家分享自己怎么用、用在哪、踩过什么坑。我们会重点围绕这些开放性问题展开：
- AI Coding，更多是在“写代码”，还是在“搭上下文”？
- 把 AI Coding 用在什么场景最赚？（新功能、修 bug、重构、写测试、做 PoC、写脚手架……哪类最适合？）
- AI Coding“工作流”怎么搭？（IDE/插件/代理/终端/PR 流程怎么配合，怎么减少来回折腾）
- 怎么写需求/上下文，AI 才不会“写得很像但全是幻觉”？
- 如何让 AI 生成的代码“可维护、可 review、可上线”？（结构、约束、断言、测试、日志、边界条件）
- AI Coding踩坑复盘：最常见的翻车模式是什么？（误改、引入隐性 bug、依赖混乱、权限与数据泄露风险等——尤其是代理型工具带来的新风险）
- 当一个人 AI coding 起来很爽，团队怎么保证一致性、代码质量和责任归属？
你可以把它理解成：一场“把 AI coding 用明白”的圆桌经验分享。
🎙️ 对谈嘉宾阵容
- Lightman Wang｜匠人学院创始人
- Kitman Yiu｜Compass Education , Software Developer，@Nine
- Kevin Bai | 曾在 Qualcomm 担任 多年Staff Field Application Engineer，Tech Lead，QUT在读硕士
- Rick | Jobpin AI ，Founding AI Engineer
- Alex | AI Engineer训练营学员，Luma Video AI项目组长（19人团队）
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适合谁来？
- 开发/工程师：已经在用或准备开始用 AI 辅助编码，想提升效率但又怕把团队带沟里
- Tech Lead / Senior：关心质量、可维护性、review 成本、责任边界，想听真实一线经验
- 在读/应届/转码：想了解“真实工作里大家怎么用 AI 写代码”，而不是只看教程视频
你能带走什么？
- 一套可复用的 AI coding 工作流（从“写需求”到“落地代码”再到“验证与提交”）
- 一份更真实的 踩坑地图：哪些坑最常见、怎么提前规避、翻车后怎么收拾
- 一个更稳的判断：哪些任务用 AI 是加速器，哪些任务必须收刀、回到工程基本功
活动信息
时间：2026 年 2 月 5 日（悉尼时间 晚上 8:00）
形式：线上直播
报名：点击右方立即报名
报名后联系匠人小花，欢迎进群一起交流！
如果你已经在用 AI coding：来分享你最干货的经验和实操如果你还没用：来听一线工程师怎么用、怎么避坑、怎么把它变成真正的生产力。
