AI编程的真相：决定上限的不是模型，而是你的“输入品味

上周，朋友跟 Claude Code 搏斗 6 小时无果，怒喷 AI 被高估。
而我过去一年用 AI 交付了几十个系统，得出一个截然相反的结论：AI 没有问题，问题在于“喂”给它的东西。
很多人用 AI 效率低，是因为还在用“甲方思维”提需求。想要实现 10 倍提效，你需要掌握这 5 个底层逻辑：
1. 拆解：用“功能思维”取代“产品思维”
别上来就说“做一个 APP”。Claude 无法脑补你的需求。
做法： 把产品拆成一个个功能模块（如登录、上传、分析）。像搭积木一样，一个模块验证通过后，再做下一个。
2. 反问：让 AI 采访你
不要试图一次性把提示词写完美。
做法： 告诉 AI：“我想做 XX，请像采访一样问我所有细节，直到你完全理解。”这能帮你发现 90% 没想到的边界情况，省下无数调试时间。
3. 节奏：手动优先于自动
如果你没手动跑通过流程，千万别自动化。
做法： 先手动构建，感知哪里容易出 Bug。跳过这一步建立的自动化，往往是个自动报错的烂摊子。
4. 记忆：管理上下文窗口
AI 开始胡言乱语，通常是因为“脑容量”满了。
做法： 聊久了就果断开新会话，把上一个会话生成的“技术文档”投喂给它，实现无缝接力。
5. 核心：品味才是护城河
工具越来越强，门槛越来越低。为什么不是人人都能出产品？
差距在品味。 AI 只能执行，只有你能决定“做什么”以及“什么是有趣的”。
总结：
AI 放大的是你投入的一切。
模糊的思考产出模糊的结果，有意识的思考产出有意识的作品。
今天想明白这些的人，现在还在红利期。
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