AI 编程助手太拉?真的不能怪AI,是你给它的自由过了火

现在应该不会有人不用AI的吧。我发现用 AI 处理单文件还有简单函数时效率很高，一旦涉及复杂架构或跨文件修改，AI 就开始拉了。

明明刚开始聊得好好的，怎么几个回合下来，就开始疯了呢。

起初我以为是模型不够聪明，换了几个最贵的模型，结果还是一样拉。后来我才回过味来，这还真的不能怪人 AI。我们太习惯把它当成聊天机器人了，稍微多聊几轮，它就被上下文里的噪音带偏了。

让AI 干活，就得限制它，把它当成没经验但手速极快的实习生，得给它文档，不能给它自由过了火。

PRD 先行，给 AI 设定目标

有谁让 AI 干活的时候是直接下命令的，比如说：“帮我写个用户中心。”结果出来的东西都没眼看，它做出来跟我想的，不能说一模一样吧，至少可以说是毫不相干。

AI 的记性其实很差，对话超过几页，它就会忘了一开始是要干嘛的了，你跟它说前门楼子，它给你整出一个胯骨轴子。这时候再怎么在对话框里补救都没用，只会越描越黑。

现在我学会了，无论是什么任务，我都会强制自己先写个产品需求文档（即PRD），不需要文笔多优美，几行字就够，但界限必须限制得死死的。

我会明确写上：“本次只改后端逻辑”、“严禁动现在的 UI 组件”、“不准引入新的 npm 包”。文档就是让AI别乱来，每次对话先把这个文件甩给它，无论聊飞到哪去，都能把它拽回来。自从有了这个习惯，跟 AI 聊着聊着的情况基本就消失了。

任务要分解

俗话说，人不能一口气吃成一个大胖子。AI 也是，不建议让他直接做一个大项目。

以前我喜欢发这种指令：“实现整个用户认证模块，包括前后端和数据库”。结果它生成的代码，逻辑是通的，但细节全是错的，甚至把数据库连接方式都改了。任务越大，模糊空间就越大，它又开始自由发挥了。

我现在的策略是把任务切成渣。不要上来就喊“做个登录功能”，而是拆成四个独立的指令：

1. 1. 先写个数据库迁移脚本；
2. 2. 再写后端 API 和对应的 DTO；
3. 3. 给这个 API 补全单元测试；
4. 4. 最后再去动前端页面调用。

别让它猜，直接把说明书喂嘴边

很多时候 AI 犯傻，是因为它不知道项目里的潜规则。比如在 Vue 3 的项目里写 Vue 2 的语法，或者把工具函数乱放。要记住，它不是霸总，它猜不到你心里所想，有什么需要，最好是明明白白跟它说。

我现在会在项目根目录放个规则文件（比如 .cursorrules ）。把技术栈版本、目录规范、命名风格都写死。

但是要注意，不要把几千行的文档一次性全扔进去。AI 的注意力有限，信息给杂了它容易晕。

我现在都是一步步来，写后端逻辑时，只喂给它后端文档；写页面时，只给 UI 库的文档。只给当前最需要的上下文，它的智商才会在状态。

聊完方案，必须清空大脑

跟AI聊完后，你的对话框里是不是混杂了废弃的方案、报错的日志、随口的吐槽。我以前也是这样干的。后来发现，AI又不是大同的环卫工人，没办法在8吨垃圾堆找到一个儿童手表，它不出错才怪咧。

所以我现在有个雷打不动的习惯，就是上下文重置。

在讨论方案阶段，随便怎么聊都行。但方案一旦定下来，我会让它生成一份详细的执行清单（Checklist）。拿到清单后，就新开一个干净的窗口，只把那份清单和必要的规则文档喂进去。

这时候 AI 的脑子是最清醒的，就是一个无情的执行机器，把清单上的代码敲出来。多了一个动作，但是后面无数次改错重来的的时间。

报错了别只顾着修代码，要修系统

代码生成完了，千万别急着合入。不跑测试的代码就是废代码。

当 AI 犯错时，比如引入了一个我没见过的库，我现在的反应不是去删代码，而是去改规则。

它引入了奇怪的库，说明我的规则体系有漏洞。我会马上去修改规则文档，加入一句“禁止引入新依赖，除非经过确认”。

其实报错都是因为规则的漏洞，把漏洞补上，下次它就不敢了。这才是正经的系统化工程。随着规则越来越细，这个 AI 助手就会越来越顺手，因为它终于懂了在这个项目里到底该怎么干活。

以前我们是亲手搬砖的工头，现在我们得学会安排 AI 干活。AI 又不是人，不会因为你多骂它两句就变聪明，但它会因为你多写一行规则、多切分一次任务就变得格外顺手。

这套流程刚开始用，肯定会觉得麻烦，又要写文档，又要切任务，还得不停关窗口。但只要你试着坚持一个迭代，你会发现，一切尽在掌握。

另外，很多 AI agent都依赖于 Python 环境，也有小部分依赖 Node.js 环境，通过 ServBay 来管理 Python 和 Node.js 环境，省事省力，所以 AI 大模型换着玩。

搞定了环境，就有时间跟 AI 斗智斗勇了。