在使用 AI 编程之前，一个不为人熟知的技巧是在 GitHub 上搜索有价值的代码，直接调用或者复制相应代码，节约很多自己从头写代码的时间。 举个例子，比如我想做一个文本生成语音服务，当然有很多收费的 API 可以用，但是也有一些免费好用的，比如有一个 Python 项目叫 Edge-TTS t.co/qT74qRSA8b ，可以免费调用微软的 TTS 服务。 但问题在于这个项目是 Python 的，如果我是纯前端项目，没法直接用，但我怎么找到靠谱的相应的 TypeScript 库或者代码呢？ 首先我需要在这个项目找到核心代码，它是怎么实现的？ 我第一个关键字是“https”，因为我知道它是调用的微软Edge的服务，如果是Web服务，应该绕不开需要https开头的URL 很幸运，第二个文件就找到了，如果这个关键字不行我可能会用一些微软常用的域名或者“.com”这样的常用域名后缀，都搜不出来就得去翻代码了。 打开文件，里面配置了 API 地址和 Token。 那么按照这个信息我应该就可以很容易找到其他语言的实现。 第二步我优先选择 Token 内容为搜索关键字 因为关键字的选取，最好是相关性和唯一性比较强，这样更容易过滤掉不相关的信息。 对于实现这个功能，无论什么语言 Token 肯定是绕不过去的，并且是个唯一性很强的字符串，比较容易搜索到。用 API 地址也是个可选项，但是太长的字符串搜索结果要差一些，另外可能会被无用信息干扰。 另外还需要过滤一下语言，如果只是考虑 Web 项目，那么加上 “language:TypeScript”可以限定只检索 TypeScript 代码，这样可以把无关的语言排除掉。 搜出来 42 条结果，而且相关性很高，都是高质量的 Repo，有大家熟悉的 OpenAI-translator 和 LobeChat，看来是我 Out 了，原来大家都已经用上了。 剩下的事就比较简单了。 不过现在你也可以试试让 AI 帮你生成试试，但是要调通能运行也还是需要花一点时间的，比如它可能不会帮你找 Token 😄 所以即使在 AI 编程时代，这些技巧也并不过时，我就经常先让 AI 生成一段代码，然后根据它生成的代码再去 GitHub 检索，效果很不错。 相对来说 GitHub 上的代码，至少绝大多数时候是能运行的并经过反复考验的，而 AI 生成的代码很多时候就是基于 GitHub 训练的代码生成的。两者结合起来效果更佳。