🧠 1. GPT 是「輔助工程師」，不是自動寫完的工具

GPT 很強，但它不理解你的專案脈絡，也不會幫你負責結果。

👉 正確心態：

  • 它是「幫你加速」而不是「幫你取代思考」
  • 你還是要能看懂、驗證、修改

👉 常見錯誤：

  • 直接複製貼上 → 出 bug 不知道怎麼修

🔍 2. 你給的 prompt，決定輸出品質

寫程式用 GPT，本質是在「下指令」。

👉 好的 prompt 通常包含：

  • 語言（Python / JS / C++）
  • 使用情境（web / script / API）
  • 輸入輸出格式
  • 限制條件（效能、安全、風格）

👉 範例差異：

❌ 不好：

幫我寫一個登入功能

✅ 好：

用 Node.js + Express 寫一個 JWT 登入 API，包含錯誤處理與 middleware

👉 重點：越具體越好

🧩 3. 要會「拆問題」，不要一次丟全部

GPT 在處理複雜系統時容易亂掉。

👉 正確方式：

  1. 先設計架構
  2. 再分模組（auth / DB / API）
  3. 一段一段寫

👉 這樣會：

  • 更穩定
  • 更容易 debug
  • 更好維護

🧪 4. 一定要驗證（Testing mindset）

GPT 會「看起來對，但其實錯」。

👉 你要做：

  • 自己跑 code
  • 測 edge cases
  • 看 error handling

👉 小技巧： 可以直接問 GPT：

幫我寫 test case 或 這段 code 有什麼 bug？

📚 5. 要有基本程式基礎（這點很現實）

如果完全不懂程式，會很難判斷 GPT 在亂寫還是正確。

👉 至少要懂：

  • 變數 / 函式 / loop
  • 基本資料結構
  • 錯誤訊息怎麼看

👉 不然會變成： 👉「AI 說可以，但其實完全不能用」

🔁 6. 迭代（Iterate）比一次寫完重要

高手用 GPT 的方式是：

👉 流程：

  1. 先產出初版
  2. 再優化（效能 / 可讀性）
  3. 再加功能
  4. 再重構

👉 而不是： 👉 一次要 GPT 生出「完美系統」

⚠️ 7. 注意安全與隱私

這個很多人忽略。

👉 不要：

  • 貼 API key
  • 貼機密資料
  • 貼公司內部程式碼（未授權）

🧰 8. 把 GPT 當成「即時 code review」

這是超強用法🔥

你可以：

  • 貼 code → 問哪裡可以優化
  • 問設計 pattern（MVC / Clean Architecture）
  • 問效能瓶頸

🎯 總結一句話

👉 會用 GPT 寫程式的人，本質上還是要「會寫程式」的人，只是更快。