Function Calling 让大模型学会请求调用函数而非自己执行，真正动手的是你的代码。本文讲清它的核心概念、模型/函数声明/执行代码三方职责、一次调用闭环，并给出落地时必须做的安全校验与参数处理要点，帮你看懂现代 AI 应用是怎么接上真实世界的。

GitHub Copilot、Cursor、通义灵码看着都能写代码，定位却差很远。本文从形态、介入深度、核心能力三个维度拆解三者差异，并给出按你工作流选型的实操建议与避坑要点，帮你判断哪款 AI 编程助手真正贴合日常开发，避免装了却用不顺手、反而打乱原有节奏。

Cursor 装好却用不顺手，多半是设置没调对。本文讲清新手必调的五项设置——选模型、开补全、写规则、加索引、限权限，并说明改完怎么验证效果。跟着改一遍就能用，少走弯路、不踩坑，把配置效率真正提上来。

写不好 AI 提示词往往不是模型的问题，而是指令不清晰。本文给出角色约束、少样本、分步思考三套可直接抄的模板，并讲清每套的适用场景与常见坑，新手也能稳定拿到想要的结果，按场景选对模板比反复试错更高效。

AI 编程助手生成的代码不能直接上线。本文给出读懂、跑通、复查差异三步验收清单，并标出安全与依赖两大高频雷区，帮你在享受 AI 编程效率的同时把踩坑概率压到最低，把效率真正落到生产环境。

AI 智能体是能自己定计划、调工具、跑完整个任务的 AI 系统，和被动问答的 AI 助手不同。本文用五维度对比讲清两者区别，并说清智能体适合什么任务、上手要注意哪些安全与权限，判断是否该交给智能体。

AI 写注释的效果，八成取决于提示词里写没写清边界。本文给出定位、边界、示例三要素，并配一组「差提示词→好提示词」对照样例。核心结论是必须写清「注释写到什么粒度、不写什么」，只说帮我加注释，得到的往往是复述代码的注释。附三种可直接套用的写法。

AI 写出能跑的代码不难，难的是判断它能不能进你的项目。本文用一段 AI 生成的 Python 代码做样本，给出可照做的三步人工复核法：先让它扛住边界输入，再查异常处理是否过宽，最后看依赖与重复。核心结论是把时间花在「会不会出错、能不能定位」上，回报最高。

AI 一次性生成的代码里重复逻辑很常见。本文用一段含三类重复的 Python 样本，讲清精简顺序：先抽函数消除同构重复，再用参数化合并近似函数，最后把常量集中定义。核心结论是精简必须在测试通过之后做，只做「改一处要动几处」的那类重复。

AI 几秒生成十几个测试用例、跑完全绿，就能直接提交吗？不能。本文用一个 Python 除法函数的真实示例，讲清三步验收：核对断言防恒真、补齐空值零负数等边界用例、确认测试不依赖实现细节再接入回归。附恒真断言、覆盖率、mock 使用与提问模板的高频问题解答。