各位 C++程序员， AI 工具使用的最佳实践是什么？提效如何？

[metmit]

不知是我姿势不太对，感觉 AI 带来的提升比较有限，尤其是一些深层逻辑、跨模块交互、并发等等问题上，不知大家的体验如何？

自己平时主要使用 Gemini + 公司内网可用的 qwen：

分析代码：
1. AI 只能做到分析某个文件、某几个函数，同个会话再多给几个函数，就把前面的都忘了；
2. 平时有个别逻辑复杂的函数，丢过去分析很好用；

代码生成：
1. vscode 内置的 qwen 很一般，基本没用过 tab 生成，还是通过会话方式让 AI 给出答案。
2. 一些自己不熟悉的库、语法、多线程协作等，给 AI 明确提出需求，AI 给出的代码框架还不错，自己改改就能用，比如让一组异步任务多线程并行执行，等待所有线程返回结果再返回；
3. 涉及多线程、指针等等容易出问题的地方，自己写都有可能出错，不敢让 AI 写自己 review （新人基本没 review 过别人代码没经验找出问题 + AI 不能背锅）；
4. 测例：AI 写 UT 应该很 6,不过我们平时不强制写 UT ，写 function test 、和业务结合的比较深，AI 不好用，除非是某些行业内标准业务流程+自己讲清楚逻辑，比如写 SQL ；

分析问题：
1. AI 最好用的地方是解答自己不熟悉的一些知识，编译报错、某些库等等；
2. 一些深层的逻辑问题、并发问题、底层问题，很难讲清楚背景，AI 因为幻觉（我理解就是 AI 一定信誓旦旦给你答案，但可能完全胡编或抓小放大没侧重点）的存在，给出的排查思路很多时候是没用的。

[liuguangxuan]

1 、你的感觉是对的。
2 、虽然 AI 带来的提升有限，但是 AI 之间的能力差距还是蛮大的。一个 AI 搞不定，可以换其他 AI 尝试一下。

[metmit]

@liuguangxuan 是的，某些具体的小问题，有时换个 ai 能给出一些其他角度的解答。但是复杂逻辑 跨模块 并发 偏低层等等问题，对 ai 实在没信心…

[msg7086]

复杂项目可能需要先搞一个 memory bank 。
多线程这块不好说，不过指针的话，我写代码的时候已经是能不用就不用了。
不过我写 C++基本就只是写写开源项目，和公司项目差距还是非常大的，没有什么参考性。

[c0xt30a]

我的感受（ codex,qwen,...）是除非你能拆分需求到函数，不然基本无用。

[liyafe1997]

Gemini 2.5 Pro 我试过不太行。
现在我只用 Cluade sonnet 4.5 和 Codex ，效果感觉非常好。
幻觉是因为你的 Prompt 不够准，如果你用 VSCode ，模型是没有联网能力的，Cursor 的那个 Browser 能力也很弱。涉及一些第三方库的，有方便的文档把文档直接喂进去，不方便的，我一般是用 ChatGPT 开联网搜索+Thinking ，让它生成示例代码，然后再把 ChatGPT 吐出来的代码喂到 Cursor/VSCode Copilot 里在自己的项目里落地，这么用我试了非常非常爽。

以及 Cursor 有 Plan 模式，这个也很好用，防止一次 Prompt 之后越走越偏。

总之我的经验是，如果 AI 有幻觉/乱来，在 Cluade sonnet 4.5 和 Codex 下，一定是你的 Prompt 不好，没有给 AI 足够的信息和清晰的指示。把 AI 想象成一个编程能力很强的人，但是他的电脑没有联网，你不告诉他你的业务，以及给足你的各种环境/第三方库的信息和需求，他也不知道该怎么写。

[metmit]

@c0xt30a 是的。
就是不知道顶级的编码 ai 对于大型 c++项目有没有明显帮助 比如数据库这种，稳定性 性能 结果准确性都十分看重的。
公司内部项目代码还有点屎，之前有个内存池模块，设计时能按内存大小管理内存，实际每次申请入参固定传 1 、内存池占用+1 ，qwen 非说是按申请内存大小管理…

[metmit]

@liyafe1997 学到了。
我还想知道某个需求是跨多个模块的，可能新增几个文件、修改几十个文件，这种情况 ai 也能做好吗？
这种需求自己写，就根据已知的架构、拆分需求、最后设计好方案，实际编码时还有很多很多意想不到的问题