安德烈·卡帕西揭秘AI辅助编程高效工作流：多工具分层应用

8月25日，智东西报道称，前特斯拉AI总监兼OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西分享了他私藏的AI辅助编程独家技巧。

▲ 安德烈·卡帕西的部分推文截图

他的AI辅助编程方法不再依赖单一工具，而是“雇用”了多个工具各司其职。

▲ 安德烈·卡帕西AI辅助编程流程图

总结卡帕西的AI辅助编程流程，可分为四个阶段：75%的时间使用Cursor编辑器的自动补全功能；其次利用大语言模型修改特定代码段；第三层使用Claude Code、Codex等独立AI编程工具实现较大功能模块；最后调用GPT-5 Pro解决最棘手问题，他称GPT-5 Pro为“最后一道防线”。

原因在于，目前开发者难以依靠单一编程工具应对所有开发需求，而且不同工具各有专长，包括Cursor编辑器擅长代码自动补全，但需频繁重启；独立AI编程工具能针对不熟悉领域编程，但需定期清理代码、调整风格、处理代码审美问题；GPT-5 Pro则能处理最难题，10分钟内找出人类、Cursor、Claude Code都难以发现的隐蔽bug。

从卡帕西分享的AI编程工作流可见，当前AI编程工具各有优劣，开发者通过组合使用以实现高效辅助编程。

01. Cursor作为主力工具，独立AI编程工具辅助，GPT-5 Pro攻克难题

卡帕西在推文中描述的具体工作流程如下：

在他的大模型辅助编程流程中，75%的工作通过Cursor编辑器中Tab键触发的自动补全代码功能完成。

这是因为，卡帕西发现，在代码正确位置编写具体片段或注释，是向大模型传递“任务需求”的高效方式，关键在于精准传达任务细节。若用文字描述期望效果，不仅需要大量表述，还会产生明显延迟；而直接在代码中演示需求，则速度更快。

但偶尔，这一自动补全功能需要频繁开启和关闭才能保持良好表现。

▲ 卡帕西使用Cursor编辑器的推文描述

第二层用法是：卡帕西会选中一段具体代码，要求大语言模型对其进行修改。

▲ 卡帕西使用大模型修改代码的推文描述

第三层用法是，他在Cursor编辑器外，运行Claude Code、Codex等独立AI编程工具。这通常适用于需要实现较大功能模块，且用提示词容易说清需求的场景。

对于这些工具的评价，卡帕西表示，它们确实有帮助，但整体体验有好有坏，偶尔令人烦恼。他不会使用“无需每一步确认模式”，因为这些工具容易偏离方向，编写出冗余或不必要的内容，因此经常按ESC键中断生成。

卡帕西吐槽说，他还没学会同时用多个工具提升效率，因为单用好一个就已足够费力。

问题包括，他难以高效维护和更新CLAUDE.md文档，必须经常花时间进行“代码清理”、调整代码风格或处理“代码审美”问题。

例如，这些AI工具写代码时防御性过强，滥用try/catch语句；使抽象逻辑复杂化；编写臃肿冗余代码，本可用列表推导式或一行if-else解决的问题，却写成嵌套if-else结构；重复编写相似代码，而非封装成简洁辅助函数。

这证明AI工具缺乏“代码审美”概念。

但卡帕西提到，在某些场景下，这些工具必不可少：比如当他进行氛围编程，且对相关领域不熟悉时。他举例说，最近编写Rust代码、SQL命令或其他少接触内容时，这些AI编程工具就非常有用。

他还尝试让Claude Code在编程时教学，但这工具只专注于写代码，不愿在过程中解释任何内容。此前，他让Claude Code帮忙进行超参数调优，过程有趣但效果不佳。

卡帕西还指出，这些工具在特定场景作用突出，如各种低风险一次性自定义可视化图表、小工具或调试代码。因为这些工具过于耗时。他举例说，为定位特定bug，Claude Code能快速编写1000行专门的可视化或调试代码，找到bug后即可全部删除。

他认为，现在已是代码过剩时代，开发者完全可以先编写成千上万行高度定制化、用完即弃的代码，代码不再是“写出来就很珍贵、成本很高”的东西。

▲ 卡帕西使用独立AI编程工具的推文描述

最后一道防线是GPT-5 Pro。卡帕西称，他会在遇到最难题时使用它。

他提到，多次当他自己、Cursor编辑器、Claude Code卡在bug上超过10分钟无进展时，将完整代码复制粘贴给GPT-5 Pro，它花10分钟分析后，就找出非常隐蔽的bug。卡帕西认为，GPT-5 Pro能力确实强大，还能检索各种生僻文档、学术论文等资料。

对于GPT-5 Pro的其他用途，卡帕西说也会用它处理更复杂任务，如为代码抽象逻辑优化提建议，但效果有好有坏，有时给出不错想法，并非所有建议都有用；或让它围绕“某项技术实现方法”进行完整文献调研，最终返回相关度高的参考资料和信息来源。

总之，卡帕西认为，在众多各有优劣的工具加持下，编程领域的可能性完全打开。不过，这也容易引发焦虑感，担心自己未能跟上行业集体前沿水平。正因如此，才有了周日洗澡时冒出的一堆想法，同时他也特别好奇其他人在实践中的发现。

▲ 卡帕西使用GPT-5 Pro的推文描述

02. 开发者组合使用编程工具，评论区为卡帕西提供建议

评论区许多网友认同卡帕西的工作流程，他们提到，部分工具可能不同，但基本都选择了拼接不同AI工具辅助编程的策略。

在评论区，还有不少网友为卡帕西遇到的问题提建议：例如打造Context Engineer的Agent，帮助开发者更新Claude.md；或为避免Claude Code反复跑偏，要求它提供详细但简洁的问题总结，交给Grok解决；或尝试语音转录说出指令等。

03. 结语：开发者通过工具拼接实现高效辅助编程

越来越多开发者使用AI工具更高效便捷编写代码，具体用例包括自动补全代码行、修复错误和测试代码等。

但在实际体验中，AI编程工具会面临编写错误、代码冗余等情况。从卡帕西分享的AI辅助编程流程以及评论区网友互动可见，在AI编程工具发展尚处初期，无法基于单一工具满足用户需求时，开发者正通过拼接不同工具，发挥其在不同编程环节优势，以实现高效、准确的辅助编程。