我一直在用各种 AI 工具来帮我写代码、尝试做一些网站、解决各种需求，但常常遇到一个问题：我是一个编程基础很薄的小白，而且我的预期拉得很高。比如说：

我会把需求写出来，让AI帮我写一个需求分析文档，然后期待 AI 能直接根据需求分析“完美地”把整个网站或项目自动生成给我，我只要坐等收获就好。但我折腾过很多工具、很多智能体、很多大模型，也付费了很多，最后浪费了很多时间，改了很多BUG，结果做成的就是一坨屎。

后来我才意识到：这些 AI 编程工具的用途是什么？它们的“最正确的使用方法”究竟是什么？

我问了 ChatGPT 这个问题才明白AI编程工具到底该如何使用。我把ChatGPT的回答贴出来：作为编程零基础的小白，如何用正确使用AI编程工具？

为什么用 AI 编程？它能帮你做什么

AI 编程工具（如 Codex、GitHub Copilot 等）并不是要把你完全“替代”，而是用来做那些重复、规则化、结构清晰、容易描述、容易拆分的部分。它的优势在于：

从自然语言 → 代码的映射能力强
能快速产出模块 / 代码片段 /原型 /脚手架
能帮你调试 / 修 bug / 优化代码
能写注释 /生成测试 /做重构 /给建议
在你不熟悉语法 /库 /框架的时候，做“参考 /提速”作用

OpenAI 在介绍 Codex 的时候就说，它可以写功能、回答你的代码库问题、修 bug、提出 PR 建议。 OpenAI- Codex
比如你说 “给我一个用户登录接口 + 验证逻辑”，AI 可以很快给你代码。但要让它在复杂业务 + 部署 +性能安全上都一步到位，那就比较难。

目前热门的 AI 编程工具（拿来对比 /辅助你选型）

下面是几款在 2025 年比较火 /被人常用的 AI 编程 /辅助工具（你可以研究下，选一个主战工具）：

工具	功能 /定位	特点 /适用人群
GitHub Copilot	VS Code /编辑器内补全 + 聊天辅助	在你写代码时帮你补全、建议函数、常用逻辑。 GitHub Copilot
Codex（OpenAI 的云端 agent）	在云端直接对仓库执行任务（写功能 / PR / 修 bug）	能对接 GitHub 仓库、分任务运行，适合“让 AI 介入真实项目流程”。 Codex
Cursor / Windsurf / Bolt.new / Lovable.dev / v0	AI-first 编辑器 / 交互式开发工具	越来越多工具走“Vibe coding”（用自然语言就能写 app）路线。
Tabnine	代码自动补全 /预测	在你编码时给你建议、补全，不是写整个项目那种。 Medium
Replit Agent / Replit 平台	用自然语言描述，Replit 帮你搭环境、生成代码	它主张把“从需求到部署”的流程压缩在云端；你写“给我一个博客网站”，它帮你搭起雏形。 Replit-维基百科

这些工具有重合的能力，也有侧重点。作为小白，你可以先从“代码补全 + 模块生成 + AI 辅助”的工具入手，再逐步尝试 Codex 这种更“自动化 /agent”式的方式。

“理想 vs 现实”：你作为零基础小白，直接一句话让 AI 生成整个网站 /项目，成功率有多高？

理论上你可以这么尝试，但现实中：

整个网站／项目含很多部分：前端 UI、路由、状态管理、接口、后端逻辑、数据库、部署、安全、错误处理、边界条件、性能优化……
AI 在复杂业务、边界、权限、安全这些细节上容易出错或忽略
长 prompt + 多模块之间的上下文管理，会让 AI 忘记你的前提、逻辑走偏、模块不兼容
部署 /环境 /服务器 /域名 /网络这一类 “运维” 部分，仍然需要人为干预
一次性生成的大块代码，调试 /理解 /维护难度高，对初学者可能困惑

所以，成功率低、风险高。但用 “模块 + 拆任务 + 辅助方式” 的组合策略，则很有机会成功。

我给你的“最靠谱路径”：拆解 + 指令 + 校验 + 演进

下面是我给你设计的，一个从零基础起步，用 AI 编程的实战流程 /思路（你按这走误差会小很多）：

问 AI 给整体架构 / 模块结构 + 业务分解

“我想做一个简单的博客网站。帮我分模块（用户、文章、评论、后台、前端页面） + 给出文件 /目录结构 + 技术栈建议。”
每个模块拆成子任务 + 写清需求

“帮我写用户注册 / 登录模块的后端接口，用 Node.js + Express + MongoDB。要有邮箱验证 /密码加密 /错误处理。”
让 AI 先给草稿 /伪代码 /数据模型 /接口文档

“先给我数据模型定义 + 接口文档（输入输出、字段、错误码）”
生成具体代码

“根据上面的接口文档，写控制器 + 路由 +服务层 +数据层代码（含错误处理）”
生成前端页面 /交互

“写 React 登录页面 +表单校验 +调用后端 API”
写测试用例 / 边界 /异常情况

“给这个模块写单元测试 /集成测试 /错误边界用例”
整合 /部署 /构建脚本

“写 Dockerfile +CI 配置 + GitHub Actions 部署脚本（自动把项目部署到某个服务器 /Free Host）”
审查 /重构 /优化
- AI 给你一个版本后，你自己或者请别人看，指出哪些逻辑 /性能 /安全可能有问题
- 让 AI 帮你重构 / 改进这些地方
- 注释 / 文档 /结构调整
迭代增强 /加功能

“在这个基础上，加评论点赞 /用户资料 /权限控制 /搜索 /分页 /文件上传等”
上线 /运维

部署域名 /SSL /监控 /日志 /备份
后期 bug 修复 /用户反馈调整

为什么这种路径靠谱？（为什么你之前折腾很多工具都失败了）

它符合 AI 的长处：模块化 + 可拆分 + 自然语言 +可校验
它避免一次性 “全堆给 AI” 的风险：出错面大、逻辑复杂、AI 容易跑偏
你可以中途理解 / 调试 /纠错，让项目不会“完全失控”
它渐进式提升你的能力：你跟着看、改、参与，到最后你能懂也能调
部署 /环境 /权限部分你可以手动干预、控制，而不是让 AI 全包

CodeX到底能干嘛？怎么用？

我最近在尝试用codex，也遇到了很多问题，其实现在各种AI编程工具并没有发展到自媒体吹得那么神，我认为它们仍然是一些高级程序员才能玩得转的工具。

大熊，这个问题问得好 ——Codex 设计这么强大，但你不是“把它当万能钥匙”，而是要“把它当超级助手 / 加速器”来用。下面我给你讲它最合适的用途、最靠谱的用法、你作为零基础小白能做什么／不能做什么＋如何落地。

1️⃣ Codex 的设计意图 /优势（它最擅长什么）

从官方资料和社区经验来看，Codex 的强项并不是“自动一步到位搞定整个复杂项目”，而是帮助你 加快 / 辅助 编程过程，代做重复、结构化、可拆解的子任务。官方介绍里就说它可以写功能、修 bug、拟 PR 等。

它的几个典型用途：

用途	为什么它适合	实例 / 注解
生成项目模板 / 脚手架	这些重复、规则化强的结构容易描述	“帮我生成一个基础的 React + Express 项目结构”
写单个功能 / 模块 / 接口	功能点通常可以用清晰自然语言描述	“写用户注册 API，验证邮箱 + 密码强度”
修 bug / 优化 /重构	给出错误、场景、代码片段，它可以帮你改	“这个函数报空指针，帮我修”
解释 / 注释 / 教学	把复杂代码翻译成易懂的语言	“这个 for 循环在做什么？”
生成测试 / 自动化脚本	自动帮你写单元测试 /集成测试 /脚本	“帮我写 pytest 测试，覆盖这个模块”
提 PR / 反馈 /代码审查	它可以根据变更生成 diff / PR 建议	在 Codex 环境里，有“Open PR”按钮。

从 Wikipedia 上也看到：Codex 擅长把“自然语言 → 代码”映射，是为程序员做“把最无聊 / 结构化 /重复”那部分替你做的工具。

2️⃣ 最“正确”的使用方法（把 Codex 当工具 & 辅助，而不是黑盒）

要让它发挥最大功效，同时避免“它写错你不懂”的坑，按这个流程/方法用比较稳妥：

步骤 + 心法

把大任务拆小

比如不是说“给我一个社交网站”，而是拆成“用户注册模块”、“发帖模块”、“点赞 / 评论功能”……每个功能单独 ask。
写清楚 prompt（自然语言指令要具体）

要写：语言/框架（Python/Flask / Node.js / React / 等），输入输出、约束、边界条件都说清楚。

例子：

“写一个 Node.js + Express 的用户登录接口，接收 email、password，验证正确返回 token，否则返回错误。用 bcrypt 哈希密码。”
让它先给草稿 / 方案 /结构图

在开始写代码前，可以先 ask 它给你一个架构图 / 文件结构 /各模块关系，这样你心里有全局。
生成代码 + 理解 + 调试

它给你代码块后，你要一步步跑、读、理解、测试。不要直接复制粘贴就用。
让它写测试 / 边界 /错误处理

你写主流程，它可以帮你写错误处理、测试用例、边界判断部分。
Review / 手动修正

AI 可能写得“语法对 /能跑 /看起来合理”，但业务逻辑 /性能 /安全上可能有漏洞。这一步你得自己看或请懂的人帮你过一遍。
持续 prompt 调优

如果第一次结果不理想，告诉它“这个地方要改这个逻辑 /加这个条件 /用别的库”，然后让它重做。

3️⃣ 你这种“零基础小白”能不能直接让它一步到位做整个网站 / 程序？

答案是：理论上可能，但几率很低 /有很高风险。

原因：

整个网站包括很多模块（前端 UI、后端逻辑、数据库、接口、安全、部署、状态管理、路由、样式、错误处理、授权认证……）
每个模块都有细节、边界、业务逻辑、状态、错误场景、性能、安全这些人很难一次写完整无误
Codex 在长 prompt /大上下文里有弱点，会出错、跳逻辑或者忘细节（这是社区里常见反馈）
即使生成了，你也要自己部署、配置、调优、处理网络 /环境 /权限 /错误等

所以，对于初学者，比较稳妥的是：用 Codex 帮你生成各个模块 / 片段 /原型 /初稿，然后你学着整合、理解、改正。

4️⃣ 举个具体例子：一步一步做一个小项目（用 Codex 辅助）

假设你想做一个 “简单的博客网站” —— 有注册登录 + 发帖 + 评论功能 + 后端 +前端页面。

你可以按这个顺序做：

先画结构 /模块（和 Codex 说：给我这个博客的文件结构 + 各模块职责）
数据库 / 模型：跟 Codex 说：给我用户、帖子、评论的数据库模型，用 PostgreSQL + ORM
后端接口：如 “写用户登录接口 / 写发帖接口 / 写评论接口”
前端页面 / UI：说 “写 React 前端登录页面 /写帖子列表页 /写帖子详情页”等
前后端连接 / API 调用
认证 /授权 /错误处理
测试代码
部署脚本 / Docker /CI

每一步都 ask Codex，让它输出代码 +说明，然后你逐步组合、调试、修正。这样做比“从头到尾说一句让它生成整个”成功率高很多，也能让你跟着学。

5️⃣ 你用 Codex 要注意的限制 /坑（别踩的地雷）

限制 /坑	说明 /危险	如何防 /缓解
上下文 / 长 prompt 限制	它可能忘掉上面你说的很多细节	拆任务、分段 prompt，不要一次给太多内容
业务逻辑模糊	AI 对复杂的业务规则理解可能有偏差	你要在 prompt 里尽量把规则写清楚；生成后自己跑一遍
安全 / 注入 /验证漏洞	AI 可能忽略 SQL 注入、XSS、权限边界	生成后审查安全代码、加验证 /sanitize /授权层
性能 /扩展性	AI 可能写简单版本、不考虑性能瓶颈	在你后期改造 /优化
部署/环境/配置	云服务器 /数据库 /网络 /API key 等问题常在	这些要你自己配置 /调试，不全靠它
权限 /推送 /同步缺陷	正如你之前遇到的问题，权限、Git 推送可能有阻碍	要做好 token /权限 /环境配置

✅ 总结（给你一张路线图）

Codex 最好用在：生成模块 /功能、写代码片段、修改 /重构 /解释代码、写测试、加速部分工作流程
最正确的使用方式：拆任务 → 写清晰 prompt → 生成 + 理解 +调试 + 修正 → 组合成整体
你不能（不建议期望）：一步让它自动做一个健壮、复杂、上线级别的项目
你可以做：从小项目开始，用 Codex 帮你写模块、你看懂、你学着改、逐步累积能力

如果你愿意的话，我可以给你 “零基础用 Codex 从 0 到 1 做一个小网站的完整 prompt /流程 +代码示例”，你可以照着一步步操作。要吗？

想用几句提示词就让AI帮你做个网站？没门！