本篇文章为 AI 生成。
AI 生成的代码，就像潘多拉魔盒，充满了惊喜，也充满了惊吓，尤其是 TypeScript 错误，简直能让人原地爆炸。如果你还傻傻地用编辑器里的 AI 工具（比如 Cursor 的 “Fix with AI”）逐个修复，那效率…简直感人，而且还容易顾头不顾尾，按下葫芦浮起瓢，修了一个 bug 又冒出俩，更可怕的是，有时候 AI 的修复还会引入新的问题，简直是雪上加霜。
这些局部修复就像“打地鼠”游戏，疲于奔命，永无止境。但别忘了，我们还有更强大的武器——推理模型！
是时候升级你的武器库了，用上推理模型（就像 O3 Mini High、AI Studio 或者更高级的 ChatGPT 模型），来批量修复错误，让你的代码焕然一新！
操作指南：
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错误一网打尽：打开编辑器里的 “Problems” 面板，列出当前文件里的所有错误，注意，先别急着一个一个点 “Fix with AI”！ (快捷键 Cmd/Ctrl + Shift + P，然后输入 “problems”)
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提供上下文：
- 复制粘贴整个文件的代码。
- 复制粘贴 “Problems” 面板里的所有错误列表。
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召唤推理模型：把代码和错误列表一起喂给推理模型，Prompt 可以这样写：“请修复以下所有错误，并重写整个文件，代码请用 XML 标签包裹。” 重点是要给 AI 完整的上下文信息！
请修复以下所有错误，并重写整个文件，代码请用 XML 标签包裹。 <Code> // 你的代码 </Code> <Problems> // 你的错误列表 </Problems> -
迭代优化 (如果需要)：把 AI 修复后的代码复制回编辑器。如果还有少量残留错误，这时候再用编辑器自带的 AI 工具（比如 Cursor 的 Composer 或者 “Fix with AI”）做最后的精细打磨。 这些工具更适合处理零星的、孤立的问题。
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更进一步，提供更多上下文 (针对疑难杂症)： 如果某个错误依然坚挺（比如，和 yargs 这样的库有关），那就祭出大招，给 AI 更多更详细的上下文：
- 甩给 AI 库的文档链接 (NPM 页面，官方文档)。
- 用 Cursor 的
@功能，把相关的特定文件或者文档也添加到上下文里。
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跑起来，测一测！： 别忘了跑测试！
npm test或者你项目用的测试命令，跑起来溜溜，看看是不是真的药到病除。
为什么批量修复更胜一筹？
- 全局视野，通盘考虑： 推理模型最擅长的就是理解代码各部分之间的关联。它能像一个老道的架构师，看到牵一发而动全身的影响，从而给出更连贯、更准确的修复方案，避免头痛医头脚痛医脚。
- 效率翻倍，事半功倍： 一次性批量修复多个错误，效率远超逐个击破。告别加班，指日可待！
- 告别 “打地鼠” 式的恶性循环： 修复一个错误，又冒出三个新的？批量修复帮你跳出这个死循环，一次性解决，清爽利落。
总结：
还在 “打地鼠” 式地修复 AI 代码错误？你 out 了！ 批量修复才是王道！ 这个教程教你一个高效、强大的技巧，驯服 AI 生成的 Bug 代码，让它们乖乖听话，快速跑起来。 把推理模型的全局视野和编辑器 AI 的精细化操作结合起来，你就能成为更高效、更自信的开发者，早日实现 “代码自由”！