使用 AI 編程工具的一點實踐體會：為什麼要減少對話輪次、一次把需求説清楚
一、背景
隨着 Cursor、Copilot、ChatGPT 等 AI 編程工具在日常開發中的普及，
越來越多的開發者開始嘗試用 AI 來完成：
- 單個功能模塊
- 小型系統原型
- 重複性或模板化代碼
我自己在實際使用這些工具的過程中，也逐漸形成了一些使用習慣。
其中最重要的一點體會是：
在讓 AI 寫代碼時，應儘量減少對話輪次，用盡可能清晰、完整的描述一次性説明核心需求。
這篇文章主要記錄我在實踐中總結出的原因、經驗以及適用邊界。
二、常見的錯誤使用方式
在剛開始使用 AI 編程工具時，我（以及身邊不少同事）都會下意識採用類似下面的方式：
- 先描述一個比較模糊的需求
- 看 AI 生成的代碼
- 發現不符合預期
- 繼續在當前對話中補充或修改需求
- 重複上述過程
這種方式在簡單問題上通常沒什麼問題，
但在以下場景中，很容易出現偏差：
- 模塊之間存在關聯
- 功能有前後依賴關係
- 有較多隱含約束（性能、擴展性、結構等）
最終結果往往是：
代碼越來越“補丁化”，整體實現逐漸偏離最初的目標。
三、為什麼對話輪次越多，結果越容易偏離？
3.1 模型理解是“上下文驅動”的
AI 模型並不是像人一樣“始終記得最初的目標”，而是：
- 基於當前上下文進行概率推斷
- 更傾向於滿足最近一輪對話中的顯式要求
當我們不斷追加新指令時：
- 新需求可能與舊需求存在隱性衝突
- 模型會嘗試“局部修補”，而不是整體重構
久而久之，最初的設計目標就會被逐漸稀釋。
3.2 人在補充需求時，往往是“局部視角”
在多輪對話中，人通常是在針對當前不滿意的點進行修正，例如：
- “這裏能不能換成異步？”
- “這個字段我不想要了”
- “這個函數再加一個參數”
但問題在於：
- 這些修改可能影響其它模塊
- AI 並不知道你是否接受連帶變化
- 你自己也未必在當下考慮到了所有影響
最終就會出現：
- 功能能跑
- 結構卻越來越奇怪
3.3 模型限制 + 問題拆解方式的疊加效應
偏離預期，往往不是單一原因造成的，而是：
- 模型在長對話中的抽象能力下降
- 人在提問時逐漸變成“修 bug 式提問”
- 缺乏一次“全局視角”的重新校準
這三點疊加在一起，就很容易讓結果走偏。
四、更推薦的使用方式：少輪次 + 高質量輸入
4.1 一次性描述清楚“核心需求”
這裏説的“一次性”，並不是要求把所有細節都寫死，而是至少要説明清楚：
- 這個模塊/系統要解決什麼問題
- 有哪些核心功能
- 功能之間是否有關聯
- 哪些點是不能隨意改動的約束
示例思路：
我要實現一個 XXX 系統，主要包含 A / B / C 三個功能。
其中：
- A 和 B 之間存在依賴關係
- C 的實現不能影響 A 的調用方式
- 性能優先級高於代碼簡潔性
4.2 接受“非核心問題”的逐步優化
在一次高質量描述後，AI 生成的結果通常會：
- 核心結構基本正確
- 功能邏輯大體符合預期
- 細節上存在一些小問題
這些小問題通常包括：
- 命名不夠優雅
- 局部代碼不夠簡潔
- 樣式或美觀問題
👉 這些問題是適合通過“少量追加對話”來優化的。
五、什麼時候應該“停止對話，重新編輯問題”？
這是一個非常關鍵的判斷點。
5.1 明確應該重來的一些信號
如果出現以下情況之一，強烈建議重新編輯需求，而不是繼續對話修補：
- 新需求會影響多個已有功能
- 修改一個功能，會連帶影響其它模塊
- 你發現自己在“打補丁”而不是在設計
- 你已經很難用一句話説明當前代碼結構
此時繼續對話，大概率只會讓問題更復雜。
5.2 正確的做法
更好的方式是：
- 停止當前對話
- 回顧當前代碼和真實需求
- 在新的對話中重新整理描述
- 把之前暴露出的缺陷明確寫進去
例如：
在之前的實現中，我發現 A 和 B 的設計存在耦合問題。
這次希望：
- 明確拆分 A / B 的職責
- 保證後續擴展 C 功能時不需要修改 A
六、關於“一次性描述”和“靈活調整”的平衡
需要強調的是：
減少對話輪次 ≠ 一次性把一切寫到極致完美
更合理的平衡是：
- 核心設計、關鍵約束：一次説明清楚
- 非核心細節、體驗優化：允許少量調整
- 結構性缺陷、系統性問題：直接重來
把 AI 當成一個：
執行能力很強，但不具備全局自省能力的助手
而不是一個會自動“幫你糾偏”的高級工程師。
七、總結
結合自己的實際使用經驗，我目前形成的結論是：
- AI 編程工具非常依賴輸入質量
- 對話輪次越多，越容易偏離最初目標
- 核心問題應一次性描述清楚
- 結構性問題不要通過“補丁式對話”修復
- 重新編輯問題，往往比繼續對話更高效
後續我也會結合具體案例（包括錯誤示範和正確示範）進一步補充説明。
這篇文章並不是否定多輪對話的價值，而是希望在合適的場景下，用更合理的方式使用 AI。
