你有没有遇到过这种情况？

你让AI助手开发某个功能，修复一个bug，或者完成其他任务。

但它完全理解错了你的意思。你消耗了大量token，浪费了很多时间。尽管你不断优化提示词，它就是不肯按你的要求正确执行。

这到底是怎么回事？如何避免这种令人沮丧的循环？

重新思考：我们为什么使用AI？

有经验的程序员都明白：AI带来的真正好处不是开发速度。一个优秀的高级程序员修复bug或开发小功能的速度，往往比AI更快。

AI的真正价值在于减轻认知负担。

写代码很难，至少因为语法必须完美。即使是小的逻辑迭代，也需要动脑筋。而脑力是有限资源——你的思考能力是有限的，只有在休息或睡眠时才能恢复。

AI带来的真正生产力提升来自认知负担的减轻：因为你用脑更少，在一天工作中可以完成更多任务。

但这需要微妙的平衡。你到底应该思考多少？

思考太多，就浪费了生产力提升的机会。思考太少，就会陷入沉没成本的循环。

这个场景你可能很熟悉

你一遍又一遍地输入提示词，通常效果很好，但今天不知为何，你的AI助手完全迷失了方向。

你意识到如果一开始没用AI，可能早就完成了任务。但现在已经投入太多，总觉得下一次提示就能搞定……好吧，下一次……再下一次肯定行……

问题是，因为你没有投入足够的初始思考，你也有点迷失方向。但思考很困难，你现在不想花费这个脑力，尤其这相当于重新开始。毕竟已经花了这么多时间和token。

于是你继续输入提示词，希望出现奇迹，结果却越来越糟。

这种情况下该怎么办？

退后一步，深呼吸。意识到问题在于你没有在这个任务上充分动用大脑。

问自己这些问题：

我是否完全理解要实现的规格，或者要修复的bug？

如果不理解，花点时间明确规格要求，或者更好地理解问题。你可以向AI寻求帮助，但暂时不允许写代码！

我是否有具体的实施计划？

如果没有，花时间思考实施计划。如果需要，可以使用原子化的git提交工作流。人类开发应该小步前进，AI也应该如此。

现在应该在哪个抽象层次上给出提示？

提示可以是高层次的（"实现这个功能"），也可以是低层次的（"重构这个方法，重命名这个变量"）。从生产力角度，高层次提示更理想，但如果AI能始终高效处理高层次任务，我们可能都要失业了。

陷入沉没成本循环通常意味着你高估了AI处理这个特定任务的能力层次。降低一两个层次。现在，你需要牵着AI的手，温柔地引导它走向解决方案。

我还缺少哪些信息？

思考实施变更所需但目前还不清楚的信息。如果需要，可以用AI探索代码库或头脑风暴解决方案，但再次强调，暂时不允许写代码！

额外建议：用测试驱动开发与AI合作

测试驱动开发是很好的编程方法（虽然我知道这是个有争议的观点），但随着AI助手的普及，我认为它已经成为必备技能。

你的测试是否成功失败了？bug能稳定复现吗？规格定义清楚了吗？如果没有，从这里开始让AI助手工作。借助AI，编写测试从未如此快速简单。

请记住，这是开发中最重要的部分，也是最难的部分。这部分需要你全神贯注，一切都应该清晰明确。

你还需要在提示词中特别强调不要编写实际解决方案，只编写测试。AI助手经过训练会倾向于编码解决方案，所以即使你没要求，它也会尝试。

实用工作流程建议

分阶段使用AI：

1. 理解阶段：用AI帮你理解代码逻辑

# 让AI解释这段代码的作用，而不是直接修改
def complex_function(data):
    # 复杂的业务逻辑
    result = []
    for item in data:
        if item.status == 'active':
            processed = process_item(item)
            if processed.is_valid:
                result.append(processed)
    return result

2. 设计阶段：让AI提供实现方案，但不写代码

3. 实施阶段：在明确方案后，让AI编写具体代码

设定明确的边界：

# 明确告诉AI什么该做，什么不该做
"""
请只分析这个函数的性能问题，不要修改代码。
重点关注循环效率和内存使用。
"""

如果所有方法都无效

关闭AI助手。回到白板前。重置你和AI的上下文。

你能搞定！只是不要再把时间浪费在沉没成本循环中。这很难接受，但没什么是你做不到的。保持掌控地位，一切都会顺利。

有句古老的谚语说："酒精是好仆人，却是坏主人"——对AI也是如此。要做AI的主人，而不是它的仆人。

实际案例分析

错误做法：

"修复登录系统的bug"

→ AI可能完全理解错问题所在

正确做法：

"分析登录系统的问题：
1. 用户反映输入正确密码仍提示错误
2. 查看auth.py第45-78行的验证逻辑
3. 重点关注密码哈希比较部分
先只分析，不修改代码"

保持掌控的关键技巧

1. 设定时间限制：给每个AI任务设定时间上限

2. 定期检查点：每完成一个阶段就验证结果

3. 保持简单：一次只让AI解决一个问题

4. 信任但验证：AI给出的方案一定要自己审查

记住，AI是增强你能力的工具，而不是替代你思考的魔法。当你发现自己陷入无休止的提示循环时，就是该停下来重新思考的时候了。有时候，传统的编程方法反而更快更可靠。

聪明的开发者知道何时使用AI，何时依靠自己的技能。这种判断力，才是你在AI时代最宝贵的资产。

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