使用 AI 编程工具的一点实践体会:为什么要减少对话轮次、一次把需求说清楚

news/2026/1/19 20:36:42/文章来源:https://www.cnblogs.com/YpEng-Codeme/p/19503631

使用 AI 编程工具的一点实践体会:为什么要减少对话轮次、一次把需求说清楚

一、背景

随着 Cursor、Copilot、ChatGPT 等 AI 编程工具在日常开发中的普及,
越来越多的开发者开始尝试用 AI 来完成:

  • 单个功能模块
  • 小型系统原型
  • 重复性或模板化代码

我自己在实际使用这些工具的过程中,也逐渐形成了一些使用习惯。
其中最重要的一点体会是:

在让 AI 写代码时,应尽量减少对话轮次,用尽可能清晰、完整的描述一次性说明核心需求。

这篇文章主要记录我在实践中总结出的原因、经验以及适用边界。


二、常见的错误使用方式

在刚开始使用 AI 编程工具时,我(以及身边不少同事)都会下意识采用类似下面的方式:

  1. 先描述一个比较模糊的需求
  2. 看 AI 生成的代码
  3. 发现不符合预期
  4. 继续在当前对话中补充或修改需求
  5. 重复上述过程

这种方式在简单问题上通常没什么问题,
但在以下场景中,很容易出现偏差:

  • 模块之间存在关联
  • 功能有前后依赖关系
  • 有较多隐含约束(性能、扩展性、结构等)

最终结果往往是:

代码越来越“补丁化”,整体实现逐渐偏离最初的目标。


三、为什么对话轮次越多,结果越容易偏离?

3.1 模型理解是“上下文驱动”的

AI 模型并不是像人一样“始终记得最初的目标”,而是:

  • 基于当前上下文进行概率推断
  • 更倾向于满足最近一轮对话中的显式要求

当我们不断追加新指令时:

  • 新需求可能与旧需求存在隐性冲突
  • 模型会尝试“局部修补”,而不是整体重构

久而久之,最初的设计目标就会被逐渐稀释。


3.2 人在补充需求时,往往是“局部视角”

在多轮对话中,人通常是在针对当前不满意的点进行修正,例如:

  • “这里能不能换成异步?”
  • “这个字段我不想要了”
  • “这个函数再加一个参数”

但问题在于:

  • 这些修改可能影响其它模块
  • AI 并不知道你是否接受连带变化
  • 你自己也未必在当下考虑到了所有影响

最终就会出现:

  • 功能能跑
  • 结构却越来越奇怪

3.3 模型限制 + 问题拆解方式的叠加效应

偏离预期,往往不是单一原因造成的,而是:

  • 模型在长对话中的抽象能力下降
  • 人在提问时逐渐变成“修 bug 式提问”
  • 缺乏一次“全局视角”的重新校准

这三点叠加在一起,就很容易让结果走偏。


四、更推荐的使用方式:少轮次 + 高质量输入

4.1 一次性描述清楚“核心需求”

这里说的“一次性”,并不是要求把所有细节都写死,而是至少要说明清楚:

  • 这个模块/系统要解决什么问题
  • 有哪些核心功能
  • 功能之间是否有关联
  • 哪些点是不能随意改动的约束

示例思路:

我要实现一个 XXX 系统,主要包含 A / B / C 三个功能。
其中:
- A 和 B 之间存在依赖关系
- C 的实现不能影响 A 的调用方式
- 性能优先级高于代码简洁性

4.2 接受“非核心问题”的逐步优化

在一次高质量描述后,AI 生成的结果通常会:

  • 核心结构基本正确
  • 功能逻辑大体符合预期
  • 细节上存在一些小问题

这些小问题通常包括:

  • 命名不够优雅
  • 局部代码不够简洁
  • 样式或美观问题

👉 这些问题是适合通过“少量追加对话”来优化的。


五、什么时候应该“停止对话,重新编辑问题”?

这是一个非常关键的判断点。

5.1 明确应该重来的一些信号

如果出现以下情况之一,强烈建议重新编辑需求,而不是继续对话修补

  • 新需求会影响多个已有功能
  • 修改一个功能,会连带影响其它模块
  • 你发现自己在“打补丁”而不是在设计
  • 你已经很难用一句话说明当前代码结构

此时继续对话,大概率只会让问题更复杂。


5.2 正确的做法

更好的方式是:

  1. 停止当前对话
  2. 回顾当前代码和真实需求
  3. 新的对话中重新整理描述
  4. 把之前暴露出的缺陷明确写进去

例如:

在之前的实现中,我发现 A 和 B 的设计存在耦合问题。
这次希望:
- 明确拆分 A / B 的职责
- 保证后续扩展 C 功能时不需要修改 A

六、关于“一次性描述”和“灵活调整”的平衡

需要强调的是:

减少对话轮次 ≠ 一次性把一切写到极致完美

更合理的平衡是:

  • 核心设计、关键约束:一次说明清楚
  • 非核心细节、体验优化:允许少量调整
  • 结构性缺陷、系统性问题:直接重来

把 AI 当成一个:

执行能力很强,但不具备全局自省能力的助手

而不是一个会自动“帮你纠偏”的高级工程师。


七、总结

结合自己的实际使用经验,我目前形成的结论是:

  1. AI 编程工具非常依赖输入质量
  2. 对话轮次越多,越容易偏离最初目标
  3. 核心问题应一次性描述清楚
  4. 结构性问题不要通过“补丁式对话”修复
  5. 重新编辑问题,往往比继续对话更高效

后续我也会结合具体案例(包括错误示范和正确示范)进一步补充说明。


这篇文章并不是否定多轮对话的价值,而是希望在合适的场景下,用更合理的方式使用 AI。

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