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本文分享了个人使用AI编程的真实体验，涵盖编写工具类、写单元测试等实用场景。结合“氛围编程”在仿真平台上的实践，提炼出核心流程。同时，针对AI编码中存在的幻觉问题、边界条件处理不足等挑战进行分析，并提出AI时代开发者应如何与AI协同工作，提升效率与代码质量。适合希望学习大模型编程的初学者和程序员参考。
 

人工智能大模型（简称“大模型”）是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。

1. 编写工具类。

用java实现一个处理日期格式的工具类，要求将date日期格式化为yyyy-MM-dd格式的字符串

下面是一个简单的日期格式化工具类，提供将 Date 格式化为 yyyy-MM-dd 字符串的方法。

package com.neolix.common.utils; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; public class DateFormatUtil

 SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(DEFAULT_PATTERN); return sdf.format(date); } 

} 用法示例： Date now = new Date(); String formatted = DateFormatUtil.formatDate(now); System.out.println(formatted); // 输出如：2024-06-07

为上面的方法生成单元测试

下面是为 SignUtil 类主要方法生成的 JUnit 5 单元测试示例，放在 com.neolix.common.utils.SignUtilTest 中。

测试覆盖了加解密、签名、排序等核心功能。

package com.neolix.common.utils; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.util.; import static org.junit.jupiter.api.Assertions.; class SignUtilTest {

@Test void testEncryptAndDecryptAES() { String content = "testContent"; String key = "45678"; String encrypted = SignUtil.encryptAES(content, key); assertNotNull(encrypted); String decrypted = SignUtil.decryptAES(encrypted, key); assertEquals(content, decrypted); } @Test void testEncryptAndDecryptCBC() { String content = "testCBC"; String key = "00201"; String encrypted = SignUtil.Encrypt(content, key); assertNotNull(encrypted); String decrypted = SignUtil.Decrypt(encrypted, key); assertEquals(content, decrypted); } @Test void testEncryptSHA() { String data = "abc123"; String sha1 = SignUtil.encrypt(data, "SHA-1"); assertNotNull(sha1); String sha256 = SignUtil.encrypt(data, "SHA-256"); assertNotNull(sha256); } @Test void testByteToString() { byte[] bytes = {0x0f, 0x1a, 0x2b}; String hex = SignUtil.byteToString(bytes); assertEquals("0f1a2b", hex); } @Test void testGetASCIISort() @Test void testGetASCIISortNoStr() @Test void testEncryptSHA256() { String text = "test"; String result = SignUtil.encrypt(text); assertNotNull(result); } @Test void testVerificationSign() @Test void testMakeOpenSign() { Map 
  
    
    
      map = new HashMap<>(); map.put("foo", "bar"); String token = "token123"; String sign = SignUtil.makeOpenSign(map, token); assertNotNull(sign); } @Test void testHmacSHA1() throws Exception { String key = "testkey"; String data = "testdata"; String result = SignUtil.hmacSHA1(key, data); assertNotNull(result); } @Test void testGetBasicAuthHeader() throws Exception 
    

}

URI newUri = UriComponentsBuilder.fromUri(uri) .replaceQuery(query.toString()) .build(true) .toUri();这段代码处理query中包含中文情况，让它不报错。如果包含中文则处理，不包含则不处理

氛围编程 (vibe coding) 是一种新兴的软件开发实践，它使用人工智能 (AI) 根据自然语言提示生成功能代码，从而加快开发速度，并让应用构建变得更加容易，对于那些编程经验有限的用户尤其如此。

该术语由 AI 研究人员 Andrej Karpathy 于 2025 年初创造，用于描述一种工作流，其中开发者的主要角色从逐行编写代码转变为通过对话风格更浓的过程指导 AI 助理生成、完善和调试应用。这样，您就可以腾出时间和精力思考大方向或应用的主要目标，而 AI 则负责编写实际代码。

提问记录（基于Grok）

1. AI编码存在问题
2. 幻觉问题。基于统计的神经网络天然会存在幻觉问题，大模型能保证语法正确，但它本身并不理解内容，生成的代码都是基于训练集经过概率计算得到的结果，正确性不能够100%保证。

2. 边界条件和极端情况处理不足。
3. 代码效率与可扩展性较差。
4. 可能存在重大bug和安全漏洞。
5. 生成代码依赖过时的SDK和API。
6. 与现有项目架构和编码风格不符。
7. 用AI而不依赖AI

AI时代的开发者，用AI而不依赖AI。开发者应该具备优秀的目标拆解和技术抽象能力，应该成为架构师、产品经理、需求分析师、工程师、代码评审人员和测试人员，AI是体力劳动者。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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