AI编程总翻车？3个实战技巧+5个坑，后端照着用
上周四晚上十点，我在改一个订单关闭逻辑。需求不复杂：订单 30 分钟未支付，自动关闭并释放库存。我让 AI 工具在现有 Spring Boot 项目里补一段代码，它两分钟就吐出一版：加了 Redis 锁，发了 MQ，还顺手“优化”了异常处理。结果一跑单测，编译先挂——它调用了一个项目里根本不存在的 Redisson 方法；再仔细看，事务注解加在 private 方法上，库存释放也没有幂等键。预发环境一压，同一笔订单重复释放了两次库存。
这不是 AI 不会写代码。是我们在用 AI 写代码时，常掉进两个误区：把它当高级自动补全，指望一句话出生产代码；把它当搜索引擎，不给工程上下文，只给一句“帮我实现订单关闭”。AI 能跑得很快，但方向错了，跑得越快，回头越痛。
一、能直接照搬的3个AI编程实战技巧
1. 先给AI一张“工程地图”，再让它动键盘
操作步骤：
- 建一个上下文包：目录树、依赖版本、关键接口、表结构、日志规范、测试命令。
- 提示词里写清：目标、范围、禁止改哪些类、验收命令、输出格式。
- 让它先复述理解，确认后再写代码。
案例：一个优惠券叠加逻辑。项目是 Spring Boot 2.7 + MyBatis，AI 一开始想用 JPA 注解，还编了一个 CouponEngine.calculate()。我把 pom.xml、OrderService 接口、coupon 表结构贴进去，并注明“不新增依赖，只改 CouponService”，它给出的实现就能直接编译。前后差别不在模型，在上下文。
AI不缺代码能力，缺的是你项目里的地图。
2. 小步提交：一次只改一个函数，测试先冻结
操作步骤：
- 新开分支，先把现有测试
