《从零开始AI编程（一）》

减少纠错成本与提高沟通效率(防止AI理解偏差)

与AI协作时减少纠错成本的策略

1. 结构化需求文档

具体措施：

• 需求模板化：创建标准化的需求描述模板，包含背景、目标、功能点、约束条件等固定部分
• 领域术语表：维护一个项目特定的术语表，确保AI正确理解业务术语
• 明确的优先级：为每个需求明确标注优先级和重要程度
• 版本控制：对需求文档进行版本控制，记录每次变更

对AI的好处：

• 结构化信息更容易被AI准确理解和记忆
• 减少歧义和误解的可能性
• 便于AI追踪需求的演变过程

2. 增量式沟通与确认

具体措施：

• 分步骤确认：将复杂需求拆分为小步骤，每完成一步就确认一次
• 反馈循环：实施"描述-实现-验证-调整"的快速反馈循环
• 关键点复述：要求AI复述关键需求点，确认理解一致
• 假设明确化：明确指出任何假设，避免AI基于错误假设进行推理

对AI的好处：

• 减少长时间推理中的偏差累积
• 及早纠正理解错误，避免错误扩大
• 建立更稳定的上下文理解

3. 可视化与示例驱动

具体措施：

• 流程图和示意图：使用流程图、状态图等可视化工具描述复杂逻辑
• 具体示例：提供真实的输入输出示例，而不仅是抽象描述
• 反例说明：明确指出不应该如何实现的反例
• 边界条件强调：特别强调边界条件和特殊情况的处理

对AI的好处：

• 具体示例比抽象描述更容易被准确理解
• 可视化信息减少文本解释的歧义
• 反例帮助AI理解需求的边界和限制

4. 知识库与上下文管理

具体措施：

• 项目知识库：建立项目专属知识库，包含架构、设计决策、业务规则等
• 会话记忆管理：定期总结和确认关键决策，更新到知识库
• 上下文重置：当发现理解偏差时，明确指出并重置相关上下文
• 关键信息固定：将不变的核心需求固定为"锚点"，减少漂移

对AI的好处：

• 提供稳定的参考点，减少理解漂移
• 帮助AI在长期交互中保持一致的理解
• 便于纠正局部理解错误而不影响整体理解

防止AI产生理解偏差和"幻觉"的方法

1. 明确的事实与假设分离

具体措施：

• 事实标记：明确标记哪些是已确定的事实，哪些是假设或待定事项
• 推理过程可见：要求AI展示其推理过程，而不仅是结论
• 不确定性表达：鼓励AI表达对某些理解的不确定性，而不是假装全部理解
• 定期知识检查：定期检查AI对关键概念的理解是否准确

预期效果：

• 减少AI基于错误假设进行推理的情况
• 及早发现理解偏差的迹象
• 建立更透明的协作模式

2. 代码优先的沟通方式

具体措施：

• 代码片段交流：使用具体代码片段而非纯文本描述技术细节
• 伪代码框架：对于复杂逻辑，先提供伪代码框架再详细实现
• 测试用例驱动：通过测试用例明确表达预期行为
• 增量式代码审查：小批量提交代码并获取反馈，而非大块代码一次性实现

预期效果：

• 代码比自然语言更精确，减少歧义
• 测试用例提供明确的验证标准
• 小步骤实现减少错误累积

3. 多模态信息输入

具体措施：

• 结合图表与代码：使用流程图、UML图等配合文字说明
• 示例数据提供：提供真实或模拟的数据样本
• UI原型参考：提供UI原型或线框图作为参考
• 现有系统截图：使用现有系统的截图说明类似功能

预期效果：

• 多种信息渠道互相补充，减少单一渠道的理解偏差
• 具体的视觉信息减少抽象描述的误解
• 提供更丰富的上下文信息

4. 持续验证与纠错机制

具体措施：

• 阶段性总结：定期要求AI总结当前的理解，检查是否有偏差
• 关键决策记录：记录所有关键设计决策及其原因
• 假设验证：明确验证AI做出的假设是否正确
• 矛盾检测：主动检查新需求与已有理解是否存在矛盾

预期效果：

• 及早发现并纠正理解偏差
• 建立更稳定的共同理解基础
• 减少因理解偏差导致的返工