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这两天有个朋友问我，怎么用Codex效率能高一点。
我说你先把GitHub插件接上。
他说接上了。
我说那你把下面这段提示词复制进去，每次开项目之前先跑一遍。
他试了一下，回来跟我说，卧槽，省了好多时间。
我想了想，好像确实挺多人都不知道这个操作。就是很多人用AI写代码，上来就开始Vibe Coding，直接让AI生成网站、写App。
其实真的不用这么急。
你想做的东西，GitHub上大概率已经有人做过了
你想做的东西，GitHub上大概率已经有人做过了。而且很多方案已经很成熟，代码质量可能比你自己写的还高。能直接参考、修改，为什么还要从头写一遍？
我自己的习惯是，每次想搞一个新项目，先不写代码。先把这段提示词丢给Codex：
我要做一个XXX。先不要写代码。去GitHub找能直接使用或二次开发的开源项目，确认是否还在维护、部署是否麻烦、哪些功能可以复用。最后告诉我，应该直接用、基于现有项目改，还是自己开发，并给出最简单的MVP方案。等我确认后再动手。
就这么一段话。
这个提示词干了三件事
你想想看，这段提示词干了三件事。
第一，它让AI先去GitHub上找现成的解决方案，而不是直接开写。很多人可能不知道，Codex接了GitHub插件之后，是真的能实时搜索开源项目的，不是编的。
第二，它让AI帮你评估这些项目的质量，是不是还在维护、部署麻不麻烦、哪些功能能直接拿过来用。这些事情如果你自己去GitHub上一个一个翻，可能得花一两个小时。让AI跑一遍，几分钟就出结果了。
第三，它让AI给你一个明确的决策建议，是直接用、改一改、还是自己从头写，而且还帮你规划最简单的MVP方案。
为什么能省一堆Token
我跟你说，这个操作真的能省一堆Token。
为什么呢？因为如果你直接让AI开始写代码，它不知道你想要的东西其实已经有现成的了，它会从零开始帮你生成一大堆代码。这些代码可能跟已有的开源项目功能重叠，最后你还得自己去清理。
但如果先让AI帮你找答案，它给你的建议会基于已有的生态，你再去写的时候，代码量至少能砍掉一半。
我自己就是这么干的。每次做新项目，先跑这个提示词，然后根据AI给的建议再决定下一步。效率真的高很多。
说实话我也不确定这个方法对每个人都有用，可能有些项目确实找不到现成的方案。但你想想看，大部分你想做的东西，GitHub上几亿个仓库，真的大概率有人已经做过了。
站在巨人的肩膀上
你不是程序员，不需要从零写代码。你不是做内容的，不需要天天原创。你就是一个想搞点事情的人，最聪明的做法就是先看看别人已经搞了什么，然后站在巨人的肩膀上。
我有时候觉得，AI时代最聪明的用法不是让AI帮你做所有事情，而是让AI帮你做信息检索和决策分析，然后你再去做执行。
这跟以前用搜索引擎的区别是什么呢？以前你搜一个需求，出来一堆链接，你得自己一个个点进去看，看哪个能用、哪个不能用。现在你把需求告诉AI，它帮你筛选好了，直接给你结论。
你敢信？？？
这个提示词应该刻进DNA里
反正我觉得，这个提示词应该刻进DNA里。每次开新项目，先跑一遍，真的能省很多时间。
而且这样还有一个好处，就是你不会重复造轮子。AI帮你找现成的，你只需要关注那些真正需要定制化的部分。这样你的精力才能花在最有价值的地方。
我自己的感受是，刚开始用AI写代码的时候，确实很兴奋，什么都想让AI从头生成。但用久了就会发现，很多时候这样做反而慢。因为AI生成的代码你得调试、得修改、得维护，而现成的开源项目经过很多人验证，质量更有保障。
这话听着有点反直觉对吧，但你想想看，代码这东西，最重要的不是写出来，而是写对。现成的方案已经被验证过了，你直接用，出问题的概率会低很多。
所以我的建议是，下次你用Codex或者任何AI写代码的时候，先别急着开始。先跑一遍那个提示词，让AI帮你找找答案。
搞不好你会发现，你要做的东西，早就有人做好了。
你只需要拿过来用就好了。
省下来的时间，去做点更有意思的事情。
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谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
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