使用 AI 编程工具的一点实践体会：为什么要减少对话轮次、一次把需求说清楚

使用 AI 编程工具的一点实践体会：为什么要减少对话轮次、一次把需求说清楚

一、背景

随着 Cursor、Copilot、ChatGPT 等 AI 编程工具在日常开发中的普及，
越来越多的开发者开始尝试用 AI 来完成：

• 单个功能模块
  
• 小型系统原型
  
• 重复性或模板化代码
  

我自己在实际使用这些工具的过程中，也逐渐形成了一些使用习惯。
其中最重要的一点体会是：

在让 AI 写代码时，应尽量减少对话轮次，用尽可能清晰、完整的描述一次性说明核心需求。

这篇文章主要记录我在实践中总结出的原因、经验以及适用边界。
二、常见的错误使用方式

在刚开始使用 AI 编程工具时，我（以及身边不少同事）都会下意识采用类似下面的方式：

• 先描述一个比较模糊的需求
  
• 看 AI 生成的代码
  
• 发现不符合预期
  
• 继续在当前对话中补充或修改需求
  
• 重复上述过程
  

这种方式在简单问题上通常没什么问题，
但在以下场景中，很容易出现偏差：

• 模块之间存在关联
  
• 功能有前后依赖关系
  
• 有较多隐含约束（性能、扩展性、结构等）
  

最终结果往往是：

代码越来越“补丁化”，整体实现逐渐偏离最初的目标。

三、为什么对话轮次越多，结果越容易偏离？

3.1 模型理解是“上下文驱动”的

AI 模型并不是像人一样“始终记得最初的目标”，而是：

• 基于当前上下文进行概率推断
  
• 更倾向于满足最近一轮对话中的显式要求
  

当我们不断追加新指令时：

• 新需求可能与旧需求存在隐性冲突
  
• 模型会尝试“局部修补”，而不是整体重构
  

久而久之，最初的设计目标就会被逐渐稀释。
3.2 人在补充需求时，往往是“局部视角”

在多轮对话中，人通常是在针对当前不满意的点进行修正，例如：

• “这里能不能换成异步？”
  
• “这个字段我不想要了”
  
• “这个函数再加一个参数”
  

但问题在于：

• 这些修改可能影响其它模块
  
• AI 并不知道你是否接受连带变化
  
• 你自己也未必在当下考虑到了所有影响
  

最终就会出现：

• 功能能跑
  
• 结构却越来越奇怪
  

3.3 模型限制 + 问题拆解方式的叠加效应

偏离预期，往往不是单一原因造成的，而是：

• 模型在长对话中的抽象能力下降
  
• 人在提问时逐渐变成“修 bug 式提问”
  
• 缺乏一次“全局视角”的重新校准
  

这三点叠加在一起，就很容易让结果走偏。
四、更推荐的使用方式：少轮次 + 高质量输入

4.1 一次性描述清楚“核心需求”

这里说的“一次性”，并不是要求把所有细节都写死，而是至少要说明清楚：

• 这个模块/系统要解决什么问题
  
• 有哪些核心功能
  
• 功能之间是否有关联
  
• 哪些点是不能随意改动的约束
  

示例思路：

1. 我要实现一个 XXX 系统，主要包含 A / B / C 三个功能。
2. 其中：
3. - A 和 B 之间存在依赖关系
4. - C 的实现不能影响 A 的调用方式
5. - 性能优先级高于代码简洁性

复制代码

4.2 接受“非核心问题”的逐步优化

在一次高质量描述后，AI 生成的结果通常会：

• 核心结构基本正确
  
• 功能逻辑大体符合预期
  
• 细节上存在一些小问题
  

这些小问题通常包括：

• 命名不够优雅
  
• 局部代码不够简洁
  
• 样式或美观问题
  

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不错，里面软件多更新就更好了

感谢发布原创作品，程序园因你更精彩

新版吗？好像是停更了吧。

前排留名，哈哈哈

这个有用。

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