写了一天的脚本，现在脑袋空空实在想不到该分享些什么，干脆聊聊我写脚本的一点点经验。
我现在的代码开发能力基本为零，已经到了没有 AI 协助根本干不了活的阶段。
比如今天在写一个比较复杂的信息抓取与清洗的全自动脚本，便是全程在 AI 协助下做完的。
我觉得过程中控制好三个点，即便是一个没有技术背景的人，也能做出很完善的脚本工作流。
首先自然是使用最先进的 AI 模型。
我自己是有对比过现在市面上的免费 AI 模型与付费版本的高级模型，其理解信息能力与输出内容质量真的不在一个层次上。
那如果是新手的话，最好使用付费的高级模型吧，真的能少走很多弯路，不至于被那些差劲的 AI 模型带到沟里面去。
至于那些付费的集成开发环境（比如 Cursor 之类的），如果预算充足的话可以考虑。
我自己倒是没有购买这类工具，毕竟写脚本代码不是我的主要工作，平时使用的频率也不高。
且我更喜欢先让 AI 写出初版，然后自己审核一遍，没问题之后再将其纳入自己的脚本库（不是很喜欢 AI 在我的项目仓库里乱搞）。
除了使用最先进的 AI 模型，还有一点就是自己要具备逻辑思维。
这点短期没办法训练，得在实际工作环境里慢慢提升。
多看看别人是怎么设计项目流程的，类似这样的项目看得多了之后自然也就具备了差不多类似的能力。
实在不济，直接将别人的项目流程逻辑平行迁移进来，基本也是能做到及格水平的。
还有一点就是，在让 AI 帮我们干活的过程中，最好将流程信息一点一点梳理清楚，越详细越好。
比如现在想开发一个 WordPress 文章自动上传的脚本，那需要明确告诉 AI 我们的文章数据在哪里、图片怎么处理、格式转换怎么调整，最后发布流程又是什么。
只有这类内容详细罗列清楚之后，AI 才能在后续脚本生成过程中少犯错。
我今天写的这个信息抓取脚本，就是利用这套逻辑在做的，先在草稿上罗列出全部的细节信息，并注明我自己的一些要求与我自己的使用场景。
有了这些信息铺垫后，AI 便可以在很短时间内输出出我想要的内容。
即便后续脚本出了问题，我们自己也知道哪里出了问题，也知道怎么跟 AI 反馈具体问题细节了。
反正这些脚本代码的开发，在 AI 的协助下是真的不难，只要我们自己有这个意识，基本都能做出一些效率强大的脚本工具。
