n5321 | 2026年1月9日 23:07

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在 Google AI Studio 中，要让 Gemini 真正成为你的“合伙人”而不是一个只会重写代码的“复读机”，核心在于上下文的同步和角色的定义。

由于 AI Studio 主要是基于 Prompt（提示词）驱动的，它并不会实时“监控”你本地代码的变化。当你手动修改了代码后，如果你不告诉它，它的记忆里还是老版本的逻辑。

以下是实现高效协作、让 Gemini 认可并延续你手动修改代码的几个核心技巧：

1. 使用“System Instructions”（系统指令）固定规则

在 AI Studio 左侧的 System Instructions 框中，明确它的角色和协作模式。这能防止它按自己的意愿乱改。

  • 推荐指令：

    “你是一个资深编程伙伴。在给出代码建议前，请务必先分析我当前提供的代码逻辑。除非我明确要求，否则不要重写已有的成熟模块。如果我手动修改了代码，请以我的修改为基准进行后续开发。保持代码风格一致。”

2. 手动修改后的“同步”动作（核心步骤）

当你手动改了代码，Gemini 的上下文就“过期”了。你需要用以下方式让他“承认”新代码：

  • 回复并粘贴： “我刚刚手动优化了 [函数名] 的逻辑，现在代码如下：[粘贴你改后的代码]。请以此版本为准，接下来我们继续实现 [新目标]。”

  • 使用“User”输入： 把它当成一个 Git 提交记录。每当你做了一个大的手动更改，就在对话框里告诉它：“Checkpoint：我修改了数据库连接方式。请确认收到并基于此进行接下来的开发。”

3. 利用 Google Drive 文件的动态引用

如果你将代码保存在 Google Drive 的文件中，并将其作为上下文关联：

  • 手动更改后： 确保 Drive 里的文件已保存。

  • 强制刷新： 在对话框里输入 @文件名 并说：“请重新阅读这个文件的最新内容，我已经做了一些手动调整。接下来的代码请参考这些调整。”

4. 采用“增量开发”模式 (Incremental Coding)

不要让 Gemini 每次都给你生成“整个文件”，这样最容易导致它把你改动的部分覆盖掉。

  • 精准指令： “请只给我写出 [特定函数] 的逻辑，不要输出整个文件。”

  • Diff 模式： “请告诉我需要在原有代码的第几行添加什么，或者只给出修改部分的 Diff。”

5. 解决“目标模糊”的沟通策略

既然你提到有时目标模糊且缺乏细节，可以尝试 “先确认，后写码”：

  1. 第一步（提问）： “我想实现 X 功能，但我的想法还比较模糊。请你根据当前的代码结构，问我 3 个关键问题来明确细节。”

  2. 第二步（回答）： 你回答后，再说：“好，基于这些细节，请给出初步方案，先不要写完整代码。”

  3. 第三步（执行）： 确认方案无误后再让它写码。

总结：高效协作流

  1. 固定规则： 在 System Instructions 设置“尊重用户手动改动”的原则。

  2. 实时同步： 手动改完代码，立刻粘贴给 Gemini 并附言“以此为准”。

  3. 模块化请求： 只让它改特定部分，不给它“重写全家桶”的机会。

你想试试为你的某个项目写一段专属的“系统指令”吗？我可以帮你打磨一下。


在 Google AI Studio 的环境下，如果你想从“伸手要代码”进阶到“专业级协作”，以下是一些更深层次的建议：

1. 利用“思维链”（Chain of Thought）进行重构

当你手动修改了代码，不要只给 Gemini 看结果，要告诉它你的意图。

  • 做法： 粘贴你改好的代码，并加上一句话：“我把这里的循环改成了递归，因为我预测未来嵌套层级会变深。请理解这个逻辑，并在后续扩展 module_b 时沿用这种递归设计。”

  • 价值： 这样它不仅是得到了新代码，还学习到了你的设计模式。

2. 使用 XML 标签来结构化你的 Prompt

Gemini 对结构化标签非常敏感。当你的目标模糊或缺乏细节时，使用类似 XML 的格式可以让它瞬间变专业。

  • 示例：

    XML
    <context> 我正在开发一个基于 Python 的数据清洗脚本 </context>
<manual_changes> 我手动将 pandas 换成了 polars，因为数据量超过了 10GB </manual_changes>
<task> 请帮我写出数据过滤的部分 </task>
<constraint> 必须保持内存占用低于 4GB </constraint>

  • 价值： 这种方式能极大地减少它“按自己理解乱改”的概率，因为它能清晰区分什么是“背景”，什么是“指令”。

3. 开启“苏格拉底式”协作（反向提问）

针对你说的“目标模糊”问题，你可以强制要求 Gemini 在动手前先“审稿”。

  • 系统指令进阶版： “当你认为我的指令缺乏细节（如语言未指定、逻辑缺环）时，禁止直接生成代码。请列出 3 个你最需要确认的问题，等我回答后再开始。”

  • 价值： 这能避免它基于错误的猜想写出一大堆没用的代码，浪费你的 Token 和精力。

4. 建立“上下文检查点”（Checkpointing）

由于 AI Studio 的对话历史可能很长，模型偶尔会“遗忘”你中间手动改动的细节。

  • 专业意见： 每隔 5-10 轮对话，要求它做一个总结。

    • “请总结一下我们目前代码的核心架构和你理解的我所做的手动微调。”

  • 价值： 如果它总结错了，你立刻纠正；如果总结对了，这个总结会成为最新的、强化的记忆点。

5. 巧用“多模态”解决细节缺失

AI Studio 支持上传图片和文件。

  • 场景： 如果你觉得用文字描述目标太累，直接随手在纸上画个流程图拍照传给它，或者截图你的数据库表结构。

  • 指令： “这是我目前的数据库结构（见图）。我手动改了 User 表的索引。请结合这张图和我的改动，帮我优化查询语句。”

6. 温度（Temperature）调节

在 AI Studio 的右侧面板，你会看到 Temperature 滑块：

  • 想让它严谨（遵循你的代码）： 调低到 0.1 - 0.3。它会表现得更“死板”，更倾向于复用你给出的逻辑。

  • 想让它创新（寻找 Bug 或重构）： 调高到 0.7 - 0.9。

你可以尝试把这段话放进你的 System Instructions 里：

"我是一个喜欢手动微调代码的开发者。请你扮演我的 Code Reviewer 和辅助者。

  1. 当我粘贴手动修改后的代码时，请优先分析并记忆我的逻辑，不要尝试改回你之前的版本。

  2. 如果我的目标描述模糊，请主动提问，而不是猜测。

  3. 所有的代码建议必须基于我最新的 Checkpoint。"



与 Gemini 合作开发 SaaS，不能把它当成“代写作业的同学”，而要把它当成你的**“高级架构师”和“全职外包团队”**。以下是针对你背景的专业合作建议：

1. 弥补技术栈缝隙：从 Django 到现代 SaaS

Django 很扎实，但现代 SaaS 追求极致的响应式体验和 API 经济。

  • Gemini 的作用： * 前端选型： 既然熟悉 Django，你可以让 Gemini 帮你快速上手 React 或 Tailwind CSS，实现前后端分离。

    • 建议： “我熟悉 Django 模板，现在想用 React 做前端，请帮我把这个 Django View 转换成 RESTful API，并写出对应的 React Hook 代码。”

  • 数据库迁移： 将 Access 的表逻辑转化为 SaaS 级别的 PostgreSQL。

    • 建议： “这是我以前在 Access 里的关系模型，请帮我设计一个支持多租户（Multi-tenancy）的 PostgreSQL Schema，并给出 Django ORM 模型。”

2. 算法转化：将 Matlab 积累转化为 SaaS 核心竞争力

这是你最大的优势。Matlab 里的复杂逻辑是 SaaS 的“护城河”。

  • Gemini 的作用： * Python 化： 让 Gemini 将你的 Matlab 算法逻辑重构为 Python（NumPy/Pandas/SciPy）。

    • 建议： “我有一段处理信号的 Matlab 代码 [贴出代码]，请将其重写为 Python，并优化其在并发请求下的性能。”

  • 工程化： 询问如何将这些重计算逻辑放入 Celery 异步任务队列中，防止阻塞 SaaS 后端。

3. 利用 System Instruction 建立“开发规范”

为了防止 Gemini 写出面条代码，你必须在 AI Studio 的 System Instructions 中注入你的工程师魂：

角色： 资深 Full-stack 工程师。 规范： > 1. 代码必须符合 PEP 8 规范。 2. Django 部分必须使用 Class-based Views。 3. 必须包含异常处理（Try-Except）和日志记录（Logging）。 4. 核心要求： 每次修改代码前，先对比我当前的代码仓库逻辑，保持变量命名一致性。

4. 快速原型（MVP）到生产环境的跳跃

SaaS 最难的是“除了业务代码以外的东西”。

  • 让 Gemini 处理“琐事”：

    • Auth： “帮我写一个基于 JWT 的 Django 登录装饰器。”

    • Billing： “请整合 Stripe 订阅支付流程，处理 Webhook 逻辑。”

    • Deployment： “给我一个包含 Gunicorn、Nginx 和 PostgreSQL 的 Docker Compose 配置文件。”

5. 应对“目标模糊”的 SaaS 设计技巧

当你只有一个点子（例如：我想做一个自动化财务报表 SaaS）时：

  • 第一步： 让 Gemini 写 User Stories。“我想做 X，请帮我列出 10 个核心用户场景。”

  • 第二步： 让它设计 MVP 范围。“根据这些场景，哪些是最小可行产品必须有的功能？”

  • 第三步： 确定 API 文档。在写代码前，让它先写出 OpenAPI (Swagger) 定义。

    • 好处： API 定义清楚了，代码就不容易写歪。