AI 食用指南--更好的用AI编程

AI 食用指南–更好的用AI编程

分享目标

• 了解为什么大模型这么聪明
• 掌握如何高效用 AI 辅助刷算法题
• 上手一个真实的 C 语言小项目，用 AI 加速开发

深度学习和大模型原理速通

监督学习

给机器大量带正确答案的数据，让它学会从输入预测输出。

• 邮件 --> 垃圾邮件 | 非垃圾邮件 --> 垃圾邮件的识别
• 视频 --> 文本信息 | 音频信息 --> 视频数据处理
• 英文 --> 中文 --> 翻译
• 广告 + 个人信息 --> 广告推荐
• 图片 + 雷达信息 --> 自动驾驶
• 一系列的词 --> 下一个词 --> 语言模型（llms模型）

数学公式：

$$f(x)\approx y$$

线性回归，有一点像房价预测

• 输入特征：面积、位置、房龄
• 输出目标：价格

模型通过看大量样本学会规律。
再输入新房子的特征，它预测价格。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as npX = np.array([[30], [50], [70], [100]])  # 房屋面积
y = np.array([100, 150, 200, 300])       # 对应价格model = LinearRegression()
model.fit(X, y)print("预测90平米的价格:", model.predict([[90]])[0])

深度学习和大语言模型

神经元

有一件衣服，需要预测他的需求。

• 价格 + 购物花费 --> 可负担性
• 市场调研 --> 知名度
• 价格 + 市场调研 + 材料 --> 个人品质
• 可负担性 + 知名度 + 个人品质 --> 需求

这里的afforadability、popularity、quality都是特征，需求是目标。每一个都是神经元。

• 每个神经元本质上就是一个 加权求和 + 激活函数：

  $$y=\sigma (w_1{x}_1+w_2{x}_2+b)$$

  • $w$：权重
  • $b$：偏置
  • $\sigma$：激活函数（让模型能学非线性）
    

大模型

• 把文本切成token，一个个的作为输入给模型
• 把许多神经元按层堆叠。深层网络能学到层级特征（低层边缘、高层抽象）。

数据 + 神经网络 形成了现在的AI。通过大量的输入，来猜下一个输出。

启示

1. 输入的数据决定输出。prompt上下文越精确，AI 的预测空间越小 → 结果越稳定
2. 擅长简单的逻辑，不擅长逻辑推理。（长期规划，数学推理）

用 AI 辅助刷算法题

talk is cheap , show me your code --> talk is cheap , show me your prompt

算法步骤

请你帮助我把这道算法题拆解成清晰的解题步骤。
要求：

1. 明确输入输出；
2. 分析关键操作及其时间复杂度；
3. 用伪代码或流程逻辑说明每一步；
4. 以通俗例子说明算法在执行过程中的变化。

解题思路

请帮我整理这道题的核心思路。
重点包括：

• 问题抽象（现实类比）
• 常见错误思路及其原因
• 正确思路的关键突破点
• 与其他类似题型的通用解法模板

代码风格和格式

帮我写出风格规范、可读性强的代码。
要求：

1. 变量命名清晰；
2. 保留关键注释（逻辑目的、复杂度说明）；
3. 符合PEP8标准；
4. 附带函数注释（docstring），解释输入输出含义。

调试和边界值处理

请列出这道题可能出现的边界情况，并帮我分析哪些地方容易出错。
同时请附上每个边界条件的预期行为及调试方法。

对 LRU Cache，请列出以下边界场景：

1. 容量 = 1；
2. 重复 put 同一个 key；
3. 连续访问同一个 key；
4. 删除尾部节点后立即访问。
   并说明应如何验证这些行为是否正确。

测试用例

请你为这道题设计全面的测试用例，覆盖正常情况与边界情况。
输出形式建议为：

• 输入参数
• 预期输出
• 说明为什么这个测试重要。

这是一道算法题，上面是数据和API，请帮我生成测试用例，在main函数中调用，不需要你实现API或者对测试用例进行扩展，只需要写main函数即可

小结

prompt决定AI的输出，需要学会优雅的提问。找到关键词。

项目实战 —— 用 AI 辅助开发 C 语言项目

可以把下面的提示词输入给AI，这里就不展示AI的回答了。

参考 linenoise，实现一个简单的单线程命令行交互系统

事先前提

我现在是一名学生，需要学习优秀的C语言项目，参考linenoise项目用户实现一个简单的终端交互命令，期望实现命令行补全功能，接下来的对话将围绕这个目的，请你帮助我更好的学习他的精华

描述需求

请你列一个需求文档，说明min_linenoise需要实现的功能点

搭建工程

请你帮我搭建一个cmake环境，分为src和include目录，其中include包含min_linenoise的api，src是main.c和min_linenoise的实现，帮我完成cmakelists，并且加上调试标志

源代码的实现思路

linenoise源代码是如何实现命令补全的，请详细描述这个流程，包括从用户按下tab，到函数的设置，到回调函数的调用，再到输出内容到用户的命令行

细节提问

你的stdout在C语言是没有的啊，line-noise是通过write函数实现的，请讲一下这函数的作用