Zed AI 编程工作流教程：从安装到稳定改代码

这篇教程会完成什么

这篇教程不会只介绍按钮位置，而是帮你建立一套更稳定的 Zed AI 编程工作流。目标是让 AI 真正参与日常开发：先理解代码，再提出方案，然后执行小范围修改，最后由你审查 diff 和运行测试。

Zed 的优势是速度和轻量感。如果你把它当成一个普通聊天窗口，只让它“帮我写一个功能”，效果会不稳定。更推荐的做法是把任务拆细，让 Zed AI 每次只处理一个清晰目标。

第一步：安装并完成基础设置

先从 Zed 官网下载安装编辑器。macOS 和 Linux 用户可以直接开始试用；如果你的团队有固定平台要求，先确认当前版本是否满足日常开发环境。

安装后先做三件事：

1. 打开一个真实项目，而不是空目录。
2. 配置你常用的主题、字体、快捷键或 Vim 模式。
3. 确认项目语言服务、格式化、终端和 Git 面板工作正常。

不要急着测试 AI。一个稳定的编辑器基础环境，比任何提示词都重要。如果基础跳转、格式化、运行命令都不顺，AI 修改后的验证成本会很高。

第二步：选择 AI 模型接入方式

Zed 支持托管模型、自带 API Key，也可以接入本地模型。三种方式适合不同用户。

如果你只是试用，直接使用 Zed 的托管模型最省事。Pro 版包含一定 token credits，适合体验完整流程。如果你已经有 Anthropic、OpenAI 或 Google 的 API Key，可以选择 BYOK，这样成本和模型权限由你自己控制。如果你处理的是私有代码或敏感项目，可以考虑本地模型，但要接受质量和速度可能不如云端模型。

建议先选一个你熟悉的强模型，比如 Claude 或 GPT 系列。不要在第一次试用时频繁切换模型，否则很难判断问题来自模型、提示词还是项目上下文。

第三步：让 AI 先读代码，不要直接改

很多 AI 编程失败都不是因为模型不会写代码，而是因为用户一开始就要求它修改。更稳的流程是先让它阅读和总结。

你可以先问：

请阅读当前模块，先不要修改代码。总结这个模块的职责、关键入口、依赖关系，以及你认为最容易出错的地方。

如果它的理解明显偏离事实，先纠正上下文，而不是继续让它写代码。只有当它能准确说出文件职责和调用关系时，再进入修改阶段。

第四步：把需求拆成小任务

假设你要给一个 API 增加校验逻辑，不要直接说“帮我实现这个功能”。更好的拆法是：

1. 找出请求入口和参数解析位置。
2. 判断现有项目有没有校验工具或 schema。
3. 提出最小修改方案。
4. 只修改校验相关文件。
5. 补充或更新测试。
6. 总结 diff 风险。

每一步都可以交给 Zed AI 参与，但每一步都要有明确边界。这样即使 AI 出错，也只会影响小范围代码。

第五步：让 AI 输出计划，再执行修改

在真正写入代码前，先要求它给出计划：

基于刚才的理解，请给出最小修改计划。列出会改哪些文件、为什么改、每个文件预计改什么。先不要写代码。

你只批准合理的计划。计划里如果出现不存在的文件、过度抽象、删除测试、绕过类型错误等信号，就让它重写。

批准后再说：

按这个计划执行，但一次只改必要文件。修改后总结每个 diff 的目的。

这个工作流会比“一句话生成代码”慢，但更适合真实项目。

第六步：审查 diff，而不是盲目接受

AI 修改完成后，重点看四类问题：

• 是否改变了原本不该动的公共接口。
• 是否新增了隐式依赖或重复逻辑。
• 是否为了通过类型检查牺牲类型安全。
• 是否漏掉错误路径、空值、权限和边界条件。

Zed 的编辑体验很快，适合你在 diff 和源码之间来回切换。不要把审查当成形式，AI 编程真正的价值不是免除 review，而是把“从零写初稿”的时间压缩掉。

第七步：用测试和运行结果收尾

每次 AI 修改后，都要运行最小验证命令。前端项目可以跑相关测试、类型检查或 lint；后端项目可以跑单测和关键集成测试。如果失败，不要直接把错误日志丢给 AI 让它乱改，先让它解释失败原因，再提出修复方案。

推荐提示词：

这是测试失败信息。请先解释失败原因，指出它和你刚才的修改有什么关系，然后给出最小修复方案。先不要继续改代码。

这样可以避免 AI 为了“看起来修好了”而引入更大的问题。

常见错误

第一，给 AI 的任务太大。比如“重构整个项目”通常会导致不必要的大改。第二，不检查上下文理解。AI 如果一开始读错模块，后面越写越偏。第三，跳过测试。AI 生成的代码看起来合理，不代表在项目里真的能运行。第四，过度依赖单一模型。遇到复杂问题时，可以换模型讨论方案，但不要在同一个修改任务中频繁切换。