上一篇文章介绍了 AI 编程是什么，以及它可以帮助我们完成哪些工作。
很多刚接触 AI 编程的同学，接下来都会遇到一个问题：
开始 AI 编程前，到底需要准备什么？
是不是需要先安装很多工具？
是不是必须掌握一门编程语言？
是不是要先学会复杂的提示词？
其实，AI 编程不需要复杂的准备。只要具备基本的开发环境，再准备一个简单的练习项目，就可以开始。
本文将从工具、环境、基础能力和练习项目四个方面，带大家完成一次完整准备。
一、开始前需要准备什么
可以先看下面这张清单：
| 准备内容 | 是否必须 | 作用 |
|---|---|---|
| AI 工具 | 是 | 解释代码、生成方案、辅助排错 |
| 代码编辑器 | 是 | 编写和修改代码 |
| 编程语言环境 | 视项目而定 | 运行代码 |
| Git | 建议 | 保存代码版本 |
| 练习项目 | 建议 | 将 AI 真正用到开发中 |
| 提示词模板 | 可选 | 提高沟通效率 |
初学者不需要一次性准备所有内容。
建议先准备 AI 工具、代码编辑器和一个小项目，等真正遇到版本管理、测试和部署需求后，再逐步补充其他工具。
二、选择一个 AI 编程工具
AI 编程工具大致可以分为三类：
1. 网页对话工具
适合：
- 解释代码
- 分析报错
- 梳理需求
- 设计技术方案
- 编写技术文档
它的优点是上手简单，不需要改变原来的开发习惯。
对于第一次使用 AI 编程的同学，建议先从网页对话开始。先熟悉如何描述问题，再尝试让 AI 参与具体编码。
2. 编辑器内置工具
这类工具直接集成在代码编辑器中，可以结合当前文件或项目上下文提供帮助。
适合：
- 代码补全
- 生成函数
- 修改当前文件
- 解释选中的代码
- 快速生成测试
它的优势是开发过程中不需要频繁切换窗口。
3. 终端和工程化工具
这类工具更适合有一定开发经验的同学，可以参与项目分析、代码修改、测试执行和自动化流程。
初学者暂时不需要急着使用这类工具。
我长期使用 AI 编程后的一个建议是：
工具没有绝对的好坏，关键是它是否适合你的开发场景。
可以先选择一个自己方便使用的工具，坚持使用一段时间后，再根据实际需求调整。
三、准备一个代码编辑器
要真正编写和运行代码，还需要一个代码编辑器。
常见的编辑器包括：
- Visual Studio Code
- WebStorm
- IntelliJ IDEA
- PyCharm
- Android Studio
- Xcode
如果你主要学习前端、Node.js 或脚本开发，Visual Studio Code 是一个比较适合入门的选择。
选择编辑器时，不需要过度纠结。至少要能够完成下面这些操作：
- 创建和修改代码文件
- 查看项目目录
- 安装项目依赖
- 执行项目命令
- 查看终端输出
- 定位错误文件和代码行
如果你还不熟悉这些操作，也可以直接向 AI 提问：
我刚开始使用 Visual Studio Code，
请介绍如何创建一个项目文件夹、
打开终端、创建代码文件并运行程序。
请按照初学者能理解的方式分步骤说明。
四、需要掌握多少编程基础
使用 AI 编程，不代表可以完全不学习编程基础。
AI 可以帮助你生成代码，但如果完全看不懂代码，就很难判断它是否正确。
建议至少掌握以下基础内容：
基础语法
包括：
- 变量和常量
- 字符串、数字和布尔值
- 条件判断
- 循环
- 函数
- 数组和对象
基本调试
需要知道：
- 如何运行一段代码
- 如何查看控制台输出
- 如何阅读错误信息
- 如何定位出错文件
- 如何修改代码后重新验证
基本项目结构
至少要知道：
- 项目从哪个文件开始运行
- 配置文件有什么作用
- 依赖文件在哪里
- 源代码目录如何划分
- 项目通过什么命令启动
不需要等到全部学会之后再使用 AI。
比较好的方式是：
一边学习基础，一边让 AI 帮你解释和练习。
五、准备一个练习项目
不要只停留在和 AI 对话。
建议准备一个简单、完整、能够运行的项目，例如：
- 待办事项管理
- 简单记账工具
- Markdown 编辑器
- 天气查询页面
- 个人博客首页
- 文件批处理脚本
项目不需要复杂，关键是要包含完整流程：
提出需求
↓
拆分功能
↓
编写代码
↓
运行程序
↓
排查问题
↓
修改验证
↓
整理文档
以待办事项项目为例，可以先提出这样的需求：
我想开发一个待办事项页面，当前只需要支持：
1. 添加待办事项
2. 删除待办事项
3. 标记事项为已完成
4. 使用浏览器本地存储保存数据
请先帮我拆分开发任务，
暂时不要直接生成全部代码。
这里先让 AI 拆分任务，而不是直接生成完整项目，是为了让我们理解实现过程。
六、准备项目运行环境
不同语言和框架需要安装不同的运行环境。
| 项目类型 | 常见运行环境 |
|---|---|
| JavaScript、Node.js | Node.js、npm |
| Python | Python、pip |
| Java | JDK、Maven 或 Gradle |
| 前端项目 | Node.js、包管理工具 |
| 移动端项目 | Android Studio 或 Xcode |
如果你准备学习 Node.js，可以先检查环境是否安装成功：
node -v
npm -v
如果学习 Python，可以执行：
python3 --version
命令能够正确输出版本号，说明基础环境已经准备完成。
如果出现 command not found，可以把完整错误信息交给 AI：
我在终端执行 node -v 时出现了 command not found。
我的操作系统是 macOS，
请解释这个错误的原因，并给出安全的安装和配置步骤。
涉及系统权限、环境变量和删除文件的命令，执行前一定要确认作用。
七、建议使用 Git 管理代码
即使只是练习项目，也建议尽早使用 Git。
Git 可以帮助我们：
- 保存每次修改
- 查看代码差异
- 回退错误操作
- 记录功能开发过程
- 对比 AI 修改前后的代码
最基本的使用流程如下：
git init
git add .
git commit -m "初始化项目"
每完成一个相对独立的功能，就可以提交一次：
git add .
git commit -m "新增待办事项功能"
如果 AI 修改了大量代码，可以通过 Git 查看具体变化：
git diff
这样做还有一个好处：即使修改结果不理想，也可以快速找到问题来源。
八、准备一套基础提示词
AI 编程的效果，很大程度上取决于问题描述是否清楚。
一个比较实用的提示词结构包括：
- 当前角色
- 项目背景
- 具体目标
- 技术约束
- 输出要求
例如：
角色：你是一名经验丰富的前端开发者。
背景：我正在开发一个 Vue 项目，使用 TypeScript。
目标：实现一个支持分页的数据列表。
约束：
1. 使用组合式 API
2. 代码包含完整的 TypeScript 类型
3. 不引入新的第三方依赖
输出要求：
1. 先说明实现思路
2. 再给出代码
3. 最后说明如何测试
刚开始不需要追求复杂的提示词。
只要把背景、目标和限制说清楚，AI 的回答质量通常就会有明显提升。
九、注意代码和数据安全
使用 AI 编程时，不要随意提交敏感信息。
以下内容不建议直接复制给 AI：
- 数据库密码
- API 密钥
- 用户手机号和身份证号
- 公司内部代码
- 生产环境配置
- 未公开的商业资料
- 包含真实用户数据的日志
如果需要分析配置文件，可以先进行脱敏：
DATABASE_PASSWORD=your_password
API_KEY=your_api_key
如果需要分析业务代码，也可以只提供能够复现问题的最小代码片段。
这不仅是安全问题，也有助于 AI 更快理解真正需要解决的内容。
十、初学者的推荐准备顺序
如果你现在还没有开始，可以按照下面的顺序准备：
- 选择一个自己方便使用的 AI 工具。
- 安装一个熟悉的代码编辑器。
- 选择一门正在学习的编程语言。
- 准备一个简单的练习项目。
- 确认项目可以正常运行。
- 使用 Git 保存项目版本。
- 从解释代码和分析报错开始使用 AI。
- 逐渐让 AI 参与编码、测试和文档工作。
不建议一开始就追求复杂工具、复杂框架和完整项目。
先让一个小功能成功运行，再逐步扩展，学习效果会更好。
总结
- 开始 AI 编程不需要复杂的准备。
- 初学者可以先从网页对话和简单项目开始。
- 代码编辑器、运行环境和 Git 是比较实用的基础工具。
- AI 可以帮助我们加快学习和开发，但不能替代基础知识。
- 提问时要尽量提供背景、目标、限制和输出要求。
- 使用 AI 时要注意保护密钥、隐私数据和内部代码。
- 最好的入门方式，是边学习基础，边完成一个真实的小项目。
下一篇文章，我们将继续讨论：
ChatGPT、Codex、Cursor 怎么选？新手应该从哪个工具开始？
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