前 1% 開發人員用來編寫代碼的速度提高 10 倍的 ChatGPT 駭客

你做錯了。你剛剛發給 ChatGPT 的「寫一個函式來……」的提示？刪掉它吧。這些通用提示就是為什麼你的編碼速度還跟其他人一樣的原因。

在與 AI 進行超過 3,000 小時的結對編程後，我發現了真正有效的方法——而這並不是你想的那樣。

真相是：85% 的開發者陷入了 AI 驅動的複製粘貼循環。他們只是在把 Stack Overflow 的工作外包給 ChatGPT。

但那 1% 的頂尖開發者呢？他們正在與 AI 進行完整的架構討論，在幾個小時內構建出複雜的系統，而不是幾週。

讓我來告訴你怎麼做到。

基礎原則

以具體為起點，而非模糊

首先，停止使用模糊的提示。例如：「我該如何修復這個錯誤？」這樣的問題毫無幫助。你的新方法應該是：

從這裡開始：詳細描述確切的問題。

你越具體，ChatGPT 的回應就會越精準、越有價值。以下是具體的方法：

• 提供背景資訊：錯誤發生在哪裡？是在特定函式內，還是影響整個專案？
• 明確你的目標：你是在嘗試重構、優化還是除錯？
• 提供範例代碼：如果可能的話，分享導致問題的代碼片段。
• 提及使用的函式庫/框架：是 Flask、Django 還是 React？這些細節會直接影響解決方案。

—— 錯誤的提示：

Can you help me with Python?

—— 良好的提示：

I'm building a Flask API that's throwing 500 errors when connecting to PostgreSQL using SQLAlchemy.

Here's the exact error [error/error code] and relevant code: [code].

What's causing this and how do I fix it?

每個細節都能提升回應品質

提供更完整的資訊，能讓 ChatGPT 給出更精準的回答。確保你包含以下內容：

✅ 框架/程式語言版本（例如 Python 3.10、Django 4.2）

✅ 錯誤訊息（貼上完整的 Traceback，而不只是「出錯了」）

✅ 相關程式碼片段（只提供必要部分，避免過長無關的代碼）

✅ 你已嘗試過的解法（減少 ChatGPT 重複建議你已經做過的事）

✅ 你的最終目標（讓 AI 知道你希望達成的結果，而不只是解決當前錯誤）

從問問題，轉變為下指令

大多數開發者習慣向 ChatGPT 提問，但如果你像指導實習生一樣「指揮」它，你會得到更直接、可行的回應。

錯誤示範（模糊的問題）：

❌ 「你可以解釋一下 Python 的裝飾器怎麼用嗎？」

這樣的問題太廣泛，ChatGPT 可能會花時間先確認你的知識水平，或者給你一堆不必要的資訊。

正確示範（精準的指令）：

✅ 「寫一個裝飾器來測量函式的執行時間，並附上示例。」

✅ 「解釋 Python 中 @staticmethod 和 @classmethod 的區別，並提供代碼示例。」

這樣的輸入方式能讓 ChatGPT 直接產出可執行的內容，而不是讓它猜測你的需求。

使用「逐步構建」方法（Build Upon Method）

這是一個高效開發者使用的關鍵技巧。

❌ 錯誤的方式：不斷來回詢問 ChatGPT，反覆修正代碼，導致效率低下。

✅ 正確的方式：先讓 ChatGPT 提供一個基礎版本，然後逐步要求它改進、擴展功能。

示範：逐步構建一個 Flask API

1️⃣ 第一步（建立基礎版本）：

🟢 「寫一個 Flask API，它有一個 /items 端點，可以回傳 JSON 格式的靜態資料。」

2️⃣ 第二步（擴充功能）：

🟢 「修改這個 API，讓 /items 端點從 SQLite 資料庫讀取數據，而不是靜態資料。」

3️⃣ 第三步（增加錯誤處理）：

🟢 「新增錯誤處理機制，當查詢不到資料時，回傳 404 Not Found 錯誤。」

這樣的方式能讓你在最短時間內獲得可用的代碼，而不是反覆重新開始。這就是為什麼頂尖開發者能用幾個小時完成一般人需要幾週的工作。

🚀 現在，試試用這種方法提升你的 AI 編程效率！

i. 從骨架開始：

Generate a basic structure for a Node.js REST API with TypeScript and Express.

ii. 逐步添加功能：

Add JWT authentication to the previous structure.

Include refresh tokens and password reset flow.

iii. 增強和優化：

Now, add rate limiting and request validation using Zod.

Show where these middleware should be placed.

現在我們掌握了基礎，來看看頂尖開發者如何更上一層樓

改變一切的思維框架

忘掉你對提示詞（prompting）的舊觀念。真正的強大之處在於，讓 ChatGPT 成為你的個人技術主管（Tech Lead）。

這就是頂尖開發者使用的框架，能讓你提升 10 倍效率：

1. 系統設計藍圖（The System Design Blueprint）

與其直接請求程式碼片段，不如從架構層面開始，這樣你能獲得完整、可擴展的解決方案。

✅ 取代這種低效的方式：

❌ 「寫一個用 Flask 構建的 REST API，允許用戶註冊和登入。」

✅ 使用這種更強大的提示：

🟢 「幫我設計一個可擴展的用戶認證系統，包括 API 端點、資料庫架構、身份驗證機制（如 JWT 或 OAuth），並提供相應的技術選擇（如 Flask、FastAPI、Django）。確保這個系統能夠支持 100K+ 用戶並具有最佳安全實踐。」

這樣的方式不僅讓 ChatGPT 提供代碼，還能幫你思考架構、選擇技術棧、解決擴展性問題——這才是高級開發者的思維方式。

🎯 這樣做的好處：

✅ 你獲得的是一個完整的設計，而不只是零散的代碼片段✅ ChatGPT 會提供最佳技術選擇，而不是讓你自己探索✅ 你能確保程式碼符合長期可維護性與擴展性

接下來，我們深入更多頂級開發者使用的策略 🚀

Act as a senior software architect. I need to build [your project].

Let's approach this through:

1. System requirements and constraints

2. Core architectural decisions

3. Data models and relationships

4. API contract design

5. Security considerations

For each point, challenge my assumptions and suggest alternatives.

Use examples from your experience when relevant.

這個單一提示開啟高層次討論，讓你避免無數次的重構

這種方法讓 AI 成為你的架構師（Architect），而不只是單純執行指令的碼農（Code Monkey）。

2. 漸進式實作模式（The Incremental Implementation Pattern）

這是大多數開發者犯的錯誤：

❌ 把整個代碼庫丟給 ChatGPT，然後期待 AI 能夠神奇地修復或優化它。

真正有效的方法是分階段建構，循序漸進，確保每一步都清晰可控。

逐步構建的方法：

1️⃣ 分享你的架構決策

在讓 AI 產生代碼之前，先確保它理解你的架構與設計原則。

✅ 範例提示：

🟢 「我正在開發一個微服務架構的應用，使用 FastAPI 作為 API 層，PostgreSQL 作為資料庫，Redis 用於快取。我想確保身份驗證和授權機制是安全且可擴展的。你能幫我規劃一個符合這些需求的解決方案嗎？」

🎯 這樣做的好處：

✅ AI 會考慮整體架構，而不是單獨優化一小段程式碼✅ 你可以確保每個決策都符合長期的維護性與可擴展性

2️⃣ 逐步開發與測試

不要一次要求完整的代碼，從基礎開始，逐步構建。

✅ 範例提示（第一步 - 建立 API 結構）：

🟢 「基於我們的架構，請幫我建立 FastAPI 應用的基本結構，包括 /auth/register 和 /auth/login 兩個端點。」

✅ 範例提示（第二步 - 資料庫整合）：

🟢 「現在，讓我們將 SQLAlchemy 整合進來，並為 User 模型定義適當的資料表。」

✅ 範例提示（第三步 - 加入 JWT 身份驗證）：

🟢 「現在，請幫我實作 JWT 驗證機制，確保存取受保護端點時需要提供有效的 Token。」

3️⃣ 逐步優化與擴展

當基礎功能建立後，再來要求 AI 進一步優化，例如提升效能、安全性或可維護性。

✅ 範例提示（優化階段）：

🟢 「現在，請幫我最佳化 /auth/login，確保它使用 Redis 快取來減少資料庫查詢次數。」

🟢 「請幫我加入適當的日誌紀錄機制，以便我們可以監控 API 的使用情況。」

這種方法如何幫助你？

🚀 避免過度依賴 ChatGPT 產生大塊代碼，導致後續難以維護。

🚀 每一步都經過驗證，確保代碼可行且符合最佳實踐。

🚀 讓 AI 成為你的合作夥伴，而不是單純的程式碼生成器。

🔹 接下來，我們看看如何讓 AI 進一步自動化你的開發流程！

• Share your architectural decisions:

Based on our previous discussion, I'm implementing [component].

Here's my planned approach:

[Your brief explanation]

Before I code: What edge cases am I missing? Where might this break at scale?

• Get implementation guidance:

For [specific component], suggest the optimal implementation considering:

- Performance impact

- Maintenance overhead

- Testing strategy

Code examples should follow [your language/framework] best practices.

• Code review and optimization:

Review this implementation:

[Your code]

Focus on:

1. Performance optimizations

2. Security vulnerabilities

3. Design pattern improvements

4. Error handling gaps

3. 文件深入探討

這就是秘密武器。大多數開發人員浪費時間閱讀文檔。相反：

You are a [framework/language] expert. I need to implement [feature].

Walk me through:

1. The relevant API methods/classes

2. Common pitfalls and how to avoid them

3. Performance optimization techniques

4. Code examples for each key concept

超越程式碼生成

這種方法不只是讓 AI 幫你寫程式碼，而是改變你的開發思維方式，讓你成為更高效的開發者。

戰略思維 > 碼農工作

❌ 傳統方法：「這段程式碼該怎麼寫？」

✅ 新方法：「這個系統應該如何設計？」

你不只是拿到一段程式碼，而是獲得經驗累積的架構設計決策。這些決策來自於數十年的軟體工程最佳實踐，而不只是臨時湊出來的解法。

內建高品質，而非事後補救

每一段代碼都經過「虛擬架構師」的審核，而不是單純複製貼上。這不僅僅是一個程式碼產生器，而是一個能夠模擬資深開發者思維的工具。

✅ 你能夠理解和驗證解決方案，確保它符合最佳實踐

✅ 你得到的是可維護、可擴展、可用於生產環境的代碼

✅ 你寫的程式碼，將能通過資深開發者的代碼審查

指數級學習成長

每一次與 AI 的對話都是一場高級課程：

🔥 AI 解釋架構決策，讓你理解背後的原因，而不只是提供解法

🔥 AI 分享軟體開發經驗，模擬真實工程問題中的挑戰與解法

🔥 AI 挑戰你的假設，讓你思考更好的方法，而不只是照單全收

這不只是寫程式，而是透過 AI 吸收數十年的工程智慧。

破解常見的反對聲音

「AI 生成的代碼不可靠！」

🚫 錯誤！ 這就是為什麼我們要進行代碼審查。這不是「盲目信任」，而是基於驗證的協作。

「如果 AI 幫我寫程式，我就學不到東西！」

🚫 完全錯誤！ 這個框架比大多數開發者花數年從 Stack Overflow 複製貼上的學習方式還要深入。

AI 讓你不只是拿到答案，還能學習背後的工程邏輯，從而成長得更快。

「這感覺像作弊……」

🚫 那資深開發者帶新手結對編程（pair programming）是作弊嗎？

這其實是一樣的概念，只是 AI 不會疲憊、不會評判、可以 24/7 指導你。

落後的代價

當你還在猶豫要不要使用 AI，其他開發者已經用它建構更快、更好的產品了。

這不是一場靜態競爭，差距每天都在擴大。

🚀 AI 不是魔法，它是「不會睡覺的開發者」

🚀 你的目標不是被 AI 取代，而是讓它極大化你的能力

🚀 AI 效率開發者與其他人的差距，正在指數級成長

💡 現在是時候做選擇了——你要站在哪一邊？

👉 準備好讓你的開發速度提升 10 倍嗎？這個框架就在你手上，請善加利用！