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3.6.5 预防胜于治疗:减少「不听话」的概率

经过本节学习,你将掌握

  • 发送前的 5 条快速自检
  • 「让 AI 先复述」的预防技巧
  • 「小步快跑」的迭代策略
  • 及时纠偏的最佳时机

发送前自检清单

在按下发送键之前,花 10 秒过一遍这个清单,可以避免大部分问题:

5 条快速自检

  • [ ] 任务是否聚焦? 这次只让 AI 做一件事?
  • [ ] 上下文是否充足? AI 有足够的背景信息理解任务?
  • [ ] 目标是否明确? 说清楚了「什么算完成」?
  • [ ] 约束是否清晰? 说明了「不要什么」?
  • [ ] 格式是否指定? 告诉 AI 期望的输出格式?

这和 3.1.3 中学的「五大错误」相对应。养成习惯后,这个检查只需要几秒钟。

提问质量自评表

在开始重要任务前,用这个表格评估你的提示词质量:

维度差(1分)中(2分)好(3分)
任务范围包含多个不相关的功能有主次之分但都要做只聚焦一个功能
上下文只说了要做什么说了技术栈或部分背景技术栈+项目背景+约束都有
验收标准没说什么算完成模糊描述了期望给出了具体的验收条件
约束条件没有任何限制有技术栈限制技术栈+不做清单+格式要求

评分解读

  • 10-12 分:很棒,发送吧
  • 7-9 分:可以发送,但准备好迭代
  • 4-6 分:建议补充信息后再发送
  • 4 分以下:重新组织提示词

让 AI 先复述

这是一个简单但非常有效的预防技巧:在让 AI 开始写代码之前,先让它复述对任务的理解。

复述 Prompt 模板

markdown
在开始写代码之前,请先回答以下问题:

1. **你理解的任务目标是什么?**
   用一句话描述。

2. **你计划使用什么技术方案?**
   列出关键技术点和实现思路。

3. **有哪些地方你不确定,需要我澄清?**
   如果没有请说"无"。

请先回答这三个问题,我确认理解一致后,你再开始写代码。

为什么这招有效

  • 提前暴露误解:AI 对任务的理解如果有偏差,在复述阶段就能发现
  • 统一预期:你和 AI 对「做什么」达成一致后再动手
  • 节省时间:纠正一个误解比修改一堆错误代码快得多

使用时机

  • ✅ 开始一个新功能时
  • ✅ 任务比较复杂时
  • ✅ 你不确定 AI 是否理解了你的意思时
  • ❌ 简单的小修改不需要

小步快跑策略

「小步快跑」是指:把大任务拆成小任务,每完成一步就验证一下,确认没问题再继续。

为什么要小步快跑

一次做完小步快跑
问题累积到最后才发现每步都能及时发现问题
出错后难以定位是哪步出的问题问题范围明确,容易定位
修复成本高(可能要大改)修复成本低(只改最近一步)
AI 上下文容易丢失每步上下文都是新鲜的

拆分粒度建议

任务类型建议拆分粒度
单个功能核心逻辑 → 错误处理 → 边界情况 → 样式
多个功能每个功能单独一轮对话
完整页面布局骨架 → 各组件 → 交互逻辑 → 数据获取
数据流程数据模型 → API 接口 → 前端调用 → 状态管理

小步快跑的节奏

第一步:让 AI 做最小核心功能

验证:能跑吗?结果对吗?

确认 OK → 第二步:加一个小功能

验证:还能跑吗?新功能对吗?之前的功能还正常吗?

重复...

及时纠偏

发现问题后立即反馈,不要等到最后。

为什么要及时

  • 上下文新鲜:AI 刚输出完,上下文还在,修改最容易
  • 问题隔离:知道问题就出在最近这一步
  • 避免连锁反应:一个错误不纠正,后面可能越错越多

何时该立即纠偏

情况行动
发现理解偏差立即澄清,让 AI 重新理解
技术方案不对立即指出,给出正确方向
代码有明显错误立即反馈,在继续之前先修正
功能缺失列出缺失项,让 AI 补充

纠偏 Prompt 示例

markdown
暂停一下。

上面的代码有个问题:[描述问题]

在继续之前,请先修正这个问题。其他部分可以保留。
markdown
等等,这不是我想要的。

我要的是 [正确的需求],不是 [AI 做的]。

请重新理解我的需求后再继续。

预防检查清单

每次开始和 AI 对话前,快速过一遍:

开始前

  • [ ] 我清楚知道这次要让 AI 做什么(一件事)
  • [ ] 我准备好了必要的上下文信息
  • [ ] 我知道什么算「完成」

发送后

  • [ ] AI 的复述和我的意图一致吗?
  • [ ] AI 的技术方案合理吗?
  • [ ] AI 用的库和 API 我认识吗?

收到代码后

  • [ ] 代码能跑吗?
  • [ ] 结果符合预期吗?
  • [ ] 边界情况处理了吗?

本节要点

发送前自检:任务聚焦、上下文充足、目标明确、约束清晰、格式指定

复述技巧:让 AI 先说它的理解,确认一致后再写代码

小步快跑:拆分任务,每步验证,及时发现问题

及时纠偏:发现问题立即反馈,不要等到最后

本章总结

恭喜你完成了 3.6 节的学习。现在你已经掌握了:

  1. 识别问题:六种常见的 AI「不听话」表现,特别是危险的 AI 幻觉
  2. 诊断问题:三分钟快速诊断法,根因分析四象限
  3. 修正问题:四种修正策略,错误驱动开发
  4. 兜底方案:当 AI 搞不定时的备选策略
  5. 预防问题:发送前自检,复述技巧,小步快跑

记住这个心法:

AI 出错不可怕,可怕的是不知道它错了。

在 Vibe Coding 中,你的角色是指挥官,不是执行者。你负责把握方向、验收结果、处理异常。掌握了本节的技能,你就能从容应对 AI 的各种「不听话」,把它调教成一个可靠的助手。

下一节是第三章的总结,我们会把本章所有技法整合成一个完整的工作流,并通过实战演练巩固所学。