如今，AI 编程助手已是开发者的标配，从自动补全到生成 MVP（最小可行性产品），它的能力毋庸置疑。

但你是否遇到过这种情况：明明是同样模型，别人用起来如虎添翼，你生成的代码却总是差点意思？

很多人觉得这是 AI 不够聪明，但 读完 Google 工程总监 Addy Osmani 的文章《程序员提示词实战指南》后，你会发现一个扎心的真相：AI 产出的质量，90% 取决于你的 Prompt（提示词）质量。

大多数开发者习惯了“Google 式”的搜索思维——扔几个关键词，期待奇迹。但在 AI 时代，我们需要更新心智模型：

把 AI 想象成一个技术精湛、博览群书，但对你的项目背景一无所知的“资深实习生”。

AI 不是读心术大师。没有你提供的上下文（Context），它就是盲目的。你问得稀里糊涂，它就回敬你“正确的废话”；你引导得当，它就能给出优雅甚至惊艳的解决方案。

因此，提示词工程，已不再是锦上添花，而是现代程序员的必备硬技能。

为了帮你掌握这项技能，本系列文章将抛弃空泛理论，从实战角度出发，帮助你系统掌握高效提问的技巧。我们将涵盖以下核心场景：

1.

2.

3. 代码重构 (Refactoring) 提示词指南(本文)

4. 从零构建新功能的提示词指南

5. 编程提示词避坑指南

之前已经介绍了高效提示词的底层逻辑。让我们开始实战模式，第三篇：代码重构 (Refactoring)提示词指南。

01实战模式二：代码重构 (Refactoring)

代码重构（Refactoring），说白了就是，在不改变代码功能的前提下，把它改得更整洁、更高效、更符合地道的编程习惯，这可是 AI 助手的拿手好戏。

毕竟，AI 模型阅读过海量的优秀开源代码，这使它成为一个天然的“代码整容医生”。但要发挥它的威力，你不能只丢一句“优化一下”，因为 AI 不知道你眼中的“好代码”是什么样子。

高效重构的核心在于：用提示词定义“最佳实践”的标准。

以下是驱动 AI 进行高质量重构时提示词的三个关键支点：

1. 明确重构目标

光说一句“重构这段代码”，就像去理发店跟理发师说“帮我剪短点”一样，太随意了。

你需要将目标具体化为技术指标。

你是想让代码更好读（Readability）？还是想降低复杂度？或者是想让它优化性能（Performance）？亦或是想换个编程范式或第三方库？

❌ 烂提示词模式： “把这段代码改好点。”

✅ 好提示词模式：

“重构下面的函数，提高它的可读性和可维护性（减少重复代码，使用更清晰的变量名）。”

“优化这个算法的速度，它在处理大数据量时太慢了。”

当你明确了目标，模型就知道该往哪个方向发力了。

如果你说你在意性能，它可能会换个更高效的排序算法或加缓存；如果你强调可读性，它可能会把大函数拆成小的，或者补上注释。

2. 锁定技术上下文

同样的逻辑，在不同框架版本下的“地道写法”天差地别。最重要的是：报上家门——你用的是什么语言？什么框架？

同样的逻辑，在 Node.js 和 Deno 里可能完全不同；在 React 的类组件（Class Components）和函数组件（Functional Components）里更是不一样。

提示词 模板：“当前技术栈是 React 18 + TypeScript。请将这个旧的Class Component重构为使用 Hooks 的Functional Component。注意避免不必要的重渲染。”

如果不指定版本，AI 可能会用五年前的语法，写出不兼容的代码。

3. 要求自我解释

重构不仅是改代码，更是学习机会。

提示词 模板：“请给出重构后的代码，并列出你做了哪些改动，解释为什么这种写法比原来的更好。”

这不仅能让你快速检查代码，还能防止 AI 悄悄改变业务逻辑。

简而言之，让 AI 解释，是一种安全带。这就像是让 AI 对自己的重构工作做了一次 Code Review。

4. 用“角色扮演”拔高标准

前面我们提过，让 AI 扮演专家非常有用。在重构时，你可以说：

提示词 模板：“你是一位资深的 TypeScript 专家，按照最佳实践和现代标准重构这段代码。”

这种设定往往能炸出更有深度的改进，而不仅仅是表面修修补补，因为 AI 会努力去贴合“专家”的人设。

有一个广为流传的经典例子，是让 AI 扮演导师：

“你是一位经验丰富的 Python 开发者，正在指导一名初级程序员。请编写函数注释（Docstrings），并重写代码进行优化的同时给出详细解释。”

在一些示例里，这种“导师人设”甚至会推动 AI 主动选择更合适的数据结构，并给出更简洁的一行写法，替代原本啰嗦的循环。

02 案例实战：烂提示词 vs. 好提示词

场景： 我们有一个 Node.js 函数 getCombinedData，它串行调用两个接口，然后用低效的嵌套循环合并数据。

原始代码：

async function getCombinedData(apiClient) {// 问题1: 串行请求，慢const users = await (await apiClient.fetch('/users')).json;const orders = await (await apiClient.fetch('/orders')).json;const result = ;// 问题2: 嵌套循环，O(n*m) 复杂度for (let user of users) {const userOrders = orders.filter(o => o.userId === user.id);result.push({ user, orders: userOrders });}return result;}

Round 1：指令模糊的重构

用户： “重构上面的 getCombinedData函数。”

AI 回复（模拟）：

好的。这是 getCombinedData的重构版本：

async function getCombinedData(apiClient) {// 并行获取用户和订单const [usersResponse, ordersResponse] = awaitPromise.all([apiClient.fetch('/users'),apiClient.fetch('/orders')]);if (!usersResponse.ok || !ordersResponse.ok) {thrownewError('Failed to fetch data');}const [users, orders] = awaitPromise.all([usersResponse.json(),ordersResponse.json()]);// 按 userId 索引订单，以便高效查找const ordersByUser = {};for (const order of orders) {if (!ordersByUser[order.userId]) {ordersByUser[order.userId] = ;}ordersByUser[order.userId].push(order);}// 合并数据return users.map(user => ({user,orders: ordersByUser[user.id] || []}));}

AI 确实把请求改成了并行，也用了 Map 优化。但在错误处理上，它自作主张把两个接口的报错合并成了一个通用的 "Data Fetch Error"。

点评：虽然 AI 可以“蒙”对了性能优化方向，但很可能擅自修改了错误处理逻辑，我们需要在 AI 生成的代码中进行抽卡，模糊指令带来了不可控的副作用。

Round 2：目标导向的重构

用户：

重构上面的 getCombinedData函数，以消除重复代码并提高性能。

具体约束：

避免重复的 users 和 orders 获取逻，也许可以用一个辅助函数，或者把两次获取合并处理。

如果可能，并行获取两个列表。

保留每个请求的独立错误处理（我想知道具体是哪个调用失败了）。

改进数据合并部分，使用更高效的结构来查找，而不是嵌套循环。 请提供重构后的代码，并加上注释解释你的修改。

AI 回复（模拟）：

async function getCombinedData(apiClient) {// 1. 并发请求，提升响应速度const [usersRes, ordersRes] = awaitPromise.all([apiClient.fetch('/users'),apiClient.fetch('/orders')]);// 2. 独立错误检查 (遵从指令)if (!usersRes.ok) thrownewError('Failed to fetch users');if (!ordersRes.ok) thrownewError('Failed to fetch orders');const [users, orders] = awaitPromise.all([usersRes.json(), ordersRes.json()]);// 3. 构建索引 Map，空间换时间const ordersMap = orders.reduce((map, order) => {(map[order.userId] ||= []).push(order);return map;}, {});// 4. O(n) 复杂度合并return users.map(user => ({user,orders: ordersMap[user.id] || []}));}

点评：这个回答完美命中所有目标！代码更干净、跑得更快，而且听话地保留了独立的错误信息。 AI 的解释也一一对应了我们的要求。这就是“把重构定义清楚”的威力，我们不仅告诉 AI 要做，还告诉了它怎么做、保留什么、优化什么。

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这个例子给我们上了一课：当你心里清楚想要什么效果时，一定要把它写出来。

AI 擅长执行指令，但它不会读心术。对于复杂的代码，列出你的“愿望清单”，效果绝对比一句“优化一下”好上一百倍。社区经验也一再强调：结构化、目标明确的提示词，能显著提升结果质量。

03 进阶：重构的“骚操作”1. 询问替代方案

也许 AI 的第一版重构方案能用，但你好奇有没有别的写法。 你可以问：

“这个重构方案不错。能不能换个思路重构？比如用函数式编程风格（多用数组方法少用循环）？” 或者 “如果用递归而不是迭代，代码会变成什么样？”

就好比跟同事头脑风暴，能帮你拓宽思路，最后选你最满意的。

2. 验证与测试

AI 写的代码，千万别直接上线！它可能会引入微妙的 Bug，特别是如果你没在提示词里说清楚限制条件的话。

比如在上面的例子里，如果原来的代码故意要把错误分开记日志，而 AI 给合并了，那就是个 Bug。

作为人类，你的职责是审查，你可以问： “在重构之前，请先为原函数写 3 个单元测试。确保重构后的代码能通过同样的测试。”

这是保证重构不改崩业务逻辑的最强保险。

3. 分步重构

如果函数很大，或者你想改的地方很多，别试图一次搞定。

比如，先让 AI “重构以提高可读性”（改名、拆函数），确认没问题了，下一轮再让它“优化那个算法”。这样既不会把模型指令压爆，也方便你一步步检查每次改动。

4.边重构边学习

再次强调，利用 AI 的解释功能。

如果它用了一个你没见过的骚操作（比如用 reduce构建 Map），好好看看它的解释。这能把你的一次提问变成一堂迷你技术课，帮你掌握最佳实践。

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到目前为止，我们已经搞定了调试（修旧代码）和重构（改旧代码）。

接下来，顺理成章的一步就是：让 AI 帮我们写新功能，生成新代码。我们来看看怎么写这类提示词才最有效。

在进入新功能实战前，为了方便你随时复习，特意整理了一份《Vibe Coding 提示词入门速查表》。建议收藏保存，写 Prompt 卡壳时随时翻看：

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