AI模型选择

黑客马拉松终极氛围编码指南

视频 AI 总结： 该视频主要介绍了如何使用 AI 驱动的工具（如 Cursor）进行任务驱动开发（Task-Driven Development），以一种结构化的方式编写代码，类似于测试驱动开发。核心思想是利用 AI 辅助生成代码，并通过产品需求文档（PRD）和任务列表来引导 AI，防止其偏离方向，从而提高代码的可维护性。视频以 Hedera agent kit 的插件开发为例，演示了如何使用这种方法。 关键信息： 1. **任务驱动开发（Task-Driven Development）**：一种使用 AI 工具辅助编写代码的方法，通过明确的任务和 PRD 来指导 AI 的工作。 2. **产品需求文档（PRD）**：作为 AI 的“锚”，防止其产生不必要的行为，确保 AI 始终围绕既定目标工作。 3. **任务列表生成**：从 PRD 出发，生成一系列细粒度的任务，AI 可以逐步执行。 4. **上下文工程（Context Engineering）**：为 AI 提供足够的上下文信息，例如相关文档、示例代码等，以减少 AI 产生幻觉的风险。 5. **AI 模型选择**：在规划阶段推荐使用推理能力强的模型（如 GPT-4），在实现阶段可以使用性价比更高的模型（如 Claude Four Sonnet）。 6. **持续监控与迭代**：在 AI 执行任务的过程中，需要不断检查其工作，及时纠正偏差，确保最终结果符合预期。