如何用ChatGPT Plus与Claude提高编程效率：程序员必备的工具与提问技巧

Question

作为一名程序员，面对日常繁琐的代码编写、调试和学习新技术等任务时，我们常常希望能够有一种工具，可以让工作变得更加高效，减少重复性的劳动。而AI工具，特别是ChatGPT Plus和Claude，正是这样一种可以帮助我们提升工作效率的智能助手。

Answer 1

用好 AI 工具：从“会问”到“提效”，解决日常开发真实问题

今天我想和大家分享：如何通过这些 AI 工具解决我们日常编程中遇到的一些实际问题，以及如何高效提问，最大化利用这些工具。希望我的经验能帮助大家在日常开发中事半功倍。

在我看来，AI 工具的价值不只是“生成一段能跑的东西”，而是把查资料、写样例、定位问题、梳理思路、方案对比这些高频但耗时的工作压缩到更短时间里。想真正提效，关键在两点：

选对工具做对的事（不同工具擅长的方向不同）

提问方式决定输出质量（你给的信息越精准，答案越可用）

下面我用两个最常见、也最实用的场景来展开。

1）用 ChatGPT Plus：快速生成 + 迭代优化常见代码/模块

程序员最常遇到的问题之一，是如何快速写出一些“熟悉但重复”的东西：排序、查找、缓存、限流、数据结构封装、接口参数校验、日志与监控埋点……这些工作并不难，但很吃时间，尤其在赶进度或切换上下文时。

这类任务很适合交给 ChatGPT Plus：

先生成一个可工作的初版（把骨架搭起来）

再通过几轮对话，把它变成你需要的版本（性能/可读性/边界条件/工程化）

案例：实现一个排序算法（从“能用”到“更好”）

比如你需要实现快速排序。直接问通常就很高效，你可以这样提：

生成版本（一次出初稿）

“请用 Python 实现快速排序，要求结构清晰，并说明时间复杂度和适用场景。”

得到结果后，不要停在“能跑”，而是马上进入第二步：把它变成“更适合你的需求”。

优化版本（明确目标再提问）

“在大量重复元素场景下，这个实现会退化吗？如何改进以减少递归深度并提升稳定性？”

这样问的好处是：你把“优化方向”说清楚了，AI 就不会泛泛而谈，而会给到更有针对性的改造思路（比如通过分区策略减少递归、避免退化等），同时还能提醒你典型边界与风险点。

提问技巧：让“生成”更像“交付”

想让生成更贴近生产可用，我建议你在问题里尽量带上这四类信息：

语言/版本与运行环境：例如 Python 版本、是否允许第三方库

输入规模与数据特征：数据量大不大？是否包含大量重复值？是否接近有序？

约束与目标：更关注性能？内存？可读性？可维护性？

输出期望：是否需要单元测试？是否要给复杂度分析？是否需要注释与边界说明？

你会发现，同样是“写一个算法”，信息齐全的提问，返回的内内容往往能直接落地，而不是只能当参考。

2）用 Claude：复杂问题分析、调试思路、推理链路更强

相比“从零生成”，我更喜欢把 Claude 用在复杂问题的拆解与定位上，尤其是：

多线程/并发问题（竞态条件、死锁、可见性、顺序一致性）

难复现 bug 的排查策略

性能瓶颈定位（热点、锁竞争、IO、GC、缓存命中）

大段日志/错误栈的归因与下一步验证方案

复杂业务逻辑的边界条件梳理

这类问题往往不是“写代码”就能解决的，而是需要推理 + 证据 + 实验计划。Claude 在这方面通常会给出更系统化的答案：它不仅告诉你“可能是什么”，还会告诉你“怎么验证”和“怎么规避”。

案例：调试多线程中的竞态条件（race condition）

当你遇到竞态条件，最痛苦的是：问题不稳定、复现困难、改了又怕引入新问题。

你可以这样提问：

“我在多线程程序里遇到竞态条件：多个线程会同时读写同一份共享状态，偶发出现数据不一致。请解释可能的根因，并给出可操作的排查步骤与常见解决策略。”

你通常会得到两类非常有用的输出：

概念澄清 + 风险点清单
比如为什么会发生竞态、哪些共享资源最容易出问题、有哪些典型误区（以为某些操作是原子性的、以为顺序不会乱等）。

解决方案的“选择题”
通常会给你几条路径，并说明适用条件，例如：

用互斥机制保证共享资源同步访问

用条件协调执行顺序

改造为消息传递/无共享结构

减少共享状态，或把共享变为不可变

通过更合理的数据结构/设计避免竞争源头

提问技巧：用“逐步细化”把复杂问题问清楚

复杂问题不要指望“一问就中”。更高效的方法是分层提问，让 AI 和你一起把问题“收敛”：

第 1 问：先要“全景地图”

“这类问题通常有哪些原因？我应该从哪里查起？”

第 2 问：把你的上下文喂进去（越具体越好）

“我的场景是：线程模型是什么？共享变量有哪些？出现异常时的现象是什么？有没有错误栈/日志特征？”

第 3 问：让它给“验证路径”而不是直接下结论

“你认为最可能的 3 个原因是什么？每个原因对应的验证方式是什么？验证成功/失败下一步怎么走？”

第 4 问：让它帮你做“方案权衡”

“这些解决方案在性能、复杂度、可维护性上的取舍是什么？在我的约束下你推荐哪种？”

这种问法的核心是：把 AI 当成一个会推理的搭档，而而不是搜索引擎。你负责提供真实上下文，它负责帮你把可能性排序、给出验证计划与工程化建议。

让 AI 真正提效的通用“高质量提问模板”

不管你用哪种工具，下面这个结构几乎百试不爽。你可以直接套用：

背景：我在做什么系统/功能？运行环境是什么？

目标：我希望最终达到什么效果？

现象：目前出了什么问题？如何表现？频率如何？

证据：错误信息/日志特征/触发条件/已尝试过什么？

约束：不能改什么？必须兼容什么？性能/内存/时间限制？

期望输出：你希望 AI 给你方案对比？排查步骤？最佳实践？还是可复用的模块化思路？

你会发现，一旦提问结构化，AI 的回答就会明显更“像工程交付”，而不是泛泛建议。

结语：把 AI 当成“放大器”，而不是“代写器”

AI 最强的地方不是替你敲键盘，而是把你的经验放大：

你知道目标，它帮你缩短路径；

你提供线索，它帮你系统排查；

你给约束，它帮你做权衡与方案设计。

最后一句很实用的心得：不要只问“怎么做”，要多问“怎么验证”和“为什么这样选”。当你把问题问到这个层次，AI 工具对你日常开发的帮助会立刻上一个台阶。如果不知道怎么充值使用高级功能的，我常用的这个maigpt.xyz平台,.自助充值，稳定，好用，各种Ai工具即冲即到很方便，不懂得找客服就好啦，希望对大家有帮助，