《从零开始AI编程（二）》

如何纠正AI理解的逻辑并以最新逻辑为准

纠正AI的理解逻辑并确保它以最新逻辑为准是与AI协作开发中的关键挑战。以下是一些有效的方法和策略：

明确重置和纠正AI理解的方法

1. 显式声明逻辑更新

具体操作：

• 明确的重置声明：使用"请完全忽略之前关于X的说明，新的正确逻辑是Y"这样的明确表述
• 版本标记：为逻辑说明添加版本号，如"V2逻辑：..."，并明确指出这取代了之前的所有版本
• 对比说明：明确指出"之前我说A会导致B，这是错误的。正确的是A会导致C"

示例：

请完全重置你对匹配逻辑的理解。以下是最新的正确逻辑（V2）：
1. 调出业务类型：UI显示正数，保存为负数，这取代了之前所有相关说明
2. ...

2. 结构化的完整逻辑重述

具体操作：

• 完整重述：当发现重大理解偏差时，提供完整的结构化逻辑重述，而非局部修补
• 清晰的章节划分：将逻辑分为明确的章节（如"业务类型处理"、"金额计算"等）
• 明确的优先级：指出"以下说明优先级高于之前所有相关讨论"

示例：

以下是系统的完整业务逻辑说明，请以此为准，替代之前所有相关理解：

【业务类型处理】
1. 入库：...
2. 调出：...

【金额计算规则】
1. 已匹配金额 = sum(taxcost*matchquantity)
2. ...

3. 使用记忆工具显式更新

具体操作：

• 使用remember工具：利用AI的记忆功能，显式更新关键概念
• 标记过时记忆：明确指出哪些旧记忆已过时
• 创建新的权威记忆：建立新的、明确标记为最新的记忆条目

示例：

请记住：经销调出业务类型的正确处理逻辑是UI显示正数，保存为负数，恢复缓存用绝对值。这取代了之前所有关于经销调出的处理说明。

4. 代码示例驱动的纠正

具体操作：

• 提供正确的代码示例：使用具体代码而非文字描述来纠正逻辑
• 注释关键点：在代码中添加详细注释，解释正确的逻辑
• 对比错误与正确实现：并排展示错误代码和正确代码，突出差异

示例：

// 错误的实现（请忽略）:
// if (businessType == "调出")
// {
//     matchQuantity = Math.Abs(matchQuantity);
// }

// 正确的实现（请以此为准）:
if (businessType == "调出")
{
    // UI显示正数，但保存到数据库时转为负数
    matchQuantity = -Math.Abs(matchQuantity);
    // 恢复到缓存时使用绝对值
    cacheQuantity = Math.Abs(matchQuantity);
}

验证AI理解正确性的方法

1. 理解复述检查

具体操作：

• 要求AI复述关键逻辑：请AI用自己的话复述您刚才纠正的逻辑
• 场景应用测试：提出具体场景，让AI解释在该场景下应如何应用新逻辑
• 矛盾检测：询问新逻辑是否与其他已知逻辑存在冲突

示例问题：

请用你自己的话解释经销调出业务类型的数量处理逻辑，包括UI显示、数据库存储和缓存恢复三个阶段的处理方式。

2. 代码生成验证

具体操作：

• 要求生成示例代码：让AI基于新理解生成相关代码片段
• 提供测试用例：给出具体输入，让AI说明预期输出
• 错误场景处理：询问在异常情况下代码应如何处理

示例任务：

请基于最新的经销调出业务逻辑，编写处理匹配数量的代码片段，并说明当输入数量为5时，各阶段的值应该是多少。

3. 决策树验证

具体操作：

• 请AI绘制决策流程：让AI描述或绘制基于新逻辑的决策流程
• 提供边界条件：测试边界条件下AI的理解是否正确
• 多路径验证：验证不同条件组合下的处理逻辑

示例请求：

请描述处理不同业务类型的决策流程，特别是经销调出类型的数量和金额处理逻辑。

防止逻辑混淆的最佳实践

1. 建立单一真相来源

具体操作：

• 创建主逻辑文档：建立一个包含所有最新逻辑的主文档
• 版本控制：为文档添加版本号和更新日期
• 定期引用：在讨论中定期引用这个文档作为权威来源

实施建议：

我们将创建一个"系统逻辑规范V1.0"文档，作为所有讨论的基础。每次逻辑更新都会更新此文档并增加版本号。

2. 上下文分段管理

具体操作：

• 会话重置：当发现严重理解偏差时，考虑开始新的会话
• 明确的讨论边界：为每次讨论设定明确的主题和边界
• 阶段性总结：在每个主要讨论点结束后进行总结确认

实施建议：

今天我们将只讨论经销调出业务类型的处理逻辑，讨论结束后会进行总结确认。如果发现重大理解偏差，我们将开始新的会话。

3. 可视化辅助工具

具体操作：

• 使用流程图和表格：通过可视化工具清晰展示逻辑关系
• 颜色编码：使用颜色标记最新vs过时的信息
• 结构化格式：使用结构化格式（如表格）呈现复杂规则

实施建议：

我将创建一个业务类型处理逻辑表格，清晰显示每种类型的处理规则，并用绿色标记最新更新的部分。

针对项目的具体实施方案

基于您项目的特点，我建议采用以下具体方案来确保AI以最新逻辑为准：

1. 创建标准化逻辑文档：

   • 建立一个包含所有业务类型处理逻辑的标准文档
   • 使用表格形式清晰展示每种业务类型的特殊规则
   • 为文档添加版本号和最后更新日期

2. 逻辑更新三步法：

   • 步骤1：明确声明"以下是X逻辑的更新，请完全替代之前的理解"
   • 步骤2：提供完整、结构化的新逻辑说明
   • 步骤3：要求AI复述理解并应用到具体场景

3. 代码示例验证：

   • 每次逻辑更新后，要求AI生成相应的代码示例
   • 提供具体的测试用例验证理解
   • 检查代码是否正确实现了最新逻辑

4. 定期知识审核：

   • 定期（如每周）进行一次完整的逻辑理解审核
   • 检查AI对关键业务规则的理解是否准确
   • 及时纠正任何发现的理解偏差

实际操作示例

当您需要纠正AI对匹配逻辑的理解时，可以使用以下模板：

【逻辑重置声明】
请完全重置你对"调出业务类型处理逻辑"的理解。以下是最新的正确逻辑(V2)，请以此为准：

【详细逻辑说明】
1. UI显示：数量显示为正数，便于用户理解
2. 数据库存储：保存到数据库时，Quantity应转换为负数(-Math.Abs(value))
3. 缓存恢复：从数据库恢复到缓存时，使用绝对值(Math.Abs(value))
4. 金蝶接口：传给金蝶的应付金额应为负数

【理解验证】
请用你自己的话复述上述逻辑，并说明在以下场景中应如何处理：
用户输入匹配数量5，系统应如何在各阶段处理这个数值？

通过这些方法，您可以有效地纠正AI的理解逻辑，确保它以最新的逻辑为准，减少因理解偏差导致的开发问题。关键是提供清晰、结构化的更新说明，并通过多种方式验证AI的理解是否正确。