很多刚开始用AI辅助编程的朋友都有类似经历：同一类表格处理需求，今天AI给的代码优雅如诗，明天却可能笨拙得像初学者。这种“开盲盒”般的体验，让工作效率忽高忽低，甚至可能埋下错误隐患。 但问题不在AI，而在我们的使用方式。
🗡️AI的“创造性”是把双刃剑。像Claude、GLM-4这类大模型，本质上是在“预测”最合适的代码。它们没有固定的“标准答案库”，每次生成都是基于当前对话上下文、模型状态的一次全新创作。 这就好比请十个资深程序员处理同一个需求——虽然都能完成任务，但代码风格、实现路径可能各不相同。AI的“随机性”正是其创造力的体现，但也带来了一致性的挑战。
📖 随机性的破解之道：一张“需求说明书”。每次用AI处理完一类表格，立刻花10分钟“复盘”，生成一份专属的Readme文档。这份文档应该包含：
1、表格特征：列名规范、数据类型、特殊格式 。
2、处理逻辑：清洗规则、计算公式、输出要求。
3、代码模板：经过验证的核心代码片段。
4、常见陷阱：之前踩过的坑和解决方案
下次遇到同类表格时，直接把这份Readme扔给AI：“请参考以下规范处理新表格。”
为什么这招管用？
1.固化最佳实践：把偶然得到的优秀解决方案变成可复用的“标准流程”
2.减少沟通成本：AI不需要重新理解你的业务逻辑，直接进入“执行模式”。
3.降低错误率：经过验证的代码模板比随机生成更可靠。
4.形成知识沉淀：团队协作时，新人也能快速上手。
AI的“创造力”需要引导，而不是放任。当我们为特定任务建立清晰的“需求框架”，AI就从天马行空的艺术家变成了精准高效的执行者。
你的表格处理工作，还在“开盲盒”吗？不妨从今天处理的下一张表格开始，为它写一份简短的Readme。这个微小的习惯，可能会彻底改变你与AI协作的效率曲线。
