写代码十年，回头看自己犯过的最大的错误不是技术选错，不是架构设计烂——是效率太低。同样一个功能，有人半天写完下班，有人写两天还一堆bug。差距不在智商，在方法和习惯。
1. 写之前先写注释
很多程序员觉得注释是写完代码之后补的。我的习惯反过来了：动手写代码之前，先用注释把逻辑框架写出来。
比如：
// 1. 从数据库查最近30天的订单
// 2. 按用户ID分组计算每个用户的消费总额
// 3. 筛选消费大于500的用户
// 4. 发送优惠券
四行注释写完，相当于把需求翻译成了伪代码。然后每行注释下面写对应的实现代码。这样做有两个好处：一是不容易漏步骤，二是六个月后回来看代码一眼就能看懂逻辑。
2. 一次只改一件事
这是我最深刻的教训。以前修一个bug的时候顺手看到旁边有个变量命名不好，改一下；又看到引入可以优化，调一下——然后提交一次commit改了五个文件。结果引入了一个新bug，排查了几个小时才发现是顺手改的那行引入的。
现在的原则：修bug就只修bug，重构就只重构，加功能就只加功能。一次commit只做一件事，commit message写清楚。回滚的时候能精准定位，不用大海捞针。
3. 善用AI但不依赖AI
2026年了，不用AI辅助编程是浪费。但这东西有个陷阱：它写出你一眼看不懂的代码，你如果直接复制粘贴上线——那就是在埋雷。
我的用法：让AI写初稿，但必须读一遍、理解每一行在干什么、改掉你觉得不合理的地方、加上测试。AI写代码很快，但它的代码风格、错误处理、边界情况经常不过关。把它当成一个打字很快的初级程序员——速度快但需要你的审查。
4. 搭建本地开发环境的一键脚本
这件事我后悔没早做。以前换电脑或者重装系统，光配开发环境就要搞半天：装Node、配Python虚拟环境、装数据库、导测试数据——每次都重复一遍。
去年花了一个周末写了一个setup.sh脚本，把所有这些步骤自动化了。新电脑到手跑一遍脚本，二十分钟后环境就绪。今年我已经换了两次电脑（Mac换到Linux再换回来），这个脚本省了至少8小时。
写脚本的时候注意：用绝对路径、加错误检查（每一步执行完检查返回值）、记录日志（出了问题能知道卡在哪一步）。
5. 先写测试再写代码？不，先写最小可行版本
TDD的理想是好的，但实际项目里需求经常在变。我的折中做法：先写一个能跑的最简版本（连错误处理都不加），确认逻辑通了、产品验收了，然后再加测试、加错误处理、加优化。这样可以避免一种常见悲剧：写完一堆测试之后需求变了，测试全部要重写。
6. 定期重构：每个迭代留半天
技术债不是一天欠下的，是每次赶进度时说的「后面再改」攒出来的。我的做法：每个开发迭代结束前留半天专门处理技术债——删掉没用到的代码、统一命名、拆分过大的函数、更新过时的依赖。
半天听起来多，但如果不做这件事，三个月后你会发现代码库已经到了没人想碰的程度。到时候重构的成本就不是半天了，是两周。
总结一下：注释先于代码、一次只改一件事、AI辅助但必须审查、环境自动化、快速验证再加固、定期清理。这六条不是高深的架构知识，但每一条做到了，每天能省你至少一小时。
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