编程中如何与AI交互-结构化输入和理解确认机制

一 结构化输入是什么

📌 结构化输入的定义：

结构化输入是指以清晰、分层、有逻辑的格式向 AI 输入信息，使其更容易解析内容、抓住重点，并准确回答问题。

📦 举个例子（编程场景）：

非结构化输入（容易出错）：

我有个按钮点击不生效，是怎么回事？

结构化输入（AI 能更好理解）：

场景：在 Android 中使用 DataBinding 实现点击事件
问题：点击按钮没有触发 onClick 方法
代码片段：
<TextView android:onClick="@{() -> viewModel.onClick()}" ... />
ViewModel:
suspend fun onClick() {...}

需求：请分析为什么点击无效，并给出解决方案。

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二 为什么有时候简单描述问题AI容易回答错误

✅ 遇到的问题背后的根因分析

❌ 1. 提供信息太少时 ------ 无法理解上下文

• AI 无法知道你在说哪个系统、哪个平台、哪个模块，也不知道"它"是谁。
• 类似于你和人说话，只说一句"他来了"，但没人知道"他"是谁。

原因：

• 缺乏上下文、目标、代码、环境信息。

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❌ 2. 提供信息太多时 ------ AI 没抓重点，回答发散

• AI 接收到一大段内容，但如果没有明确目标或分段说明，它可能无法判断"你最关心的核心点"。
• 类似你一次性发三页文档给人类朋友，然后只说"帮我看看"，他也会抓不住主线。

原因：

• 信息过载但没有结构提示，导致重点淹没。
• AI 在没有重点指引下只能泛泛而答，甚至遗漏关键上下文。

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如何更好地向 AI 提问编程问题？（实用建议）

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🧱 编程类结构化提问 5 步法

步骤	内容	示例
① 背景/场景	使用了什么技术，做什么事	"我在 Android 使用 DataBinding 实现点击事件"
② 目标/需求	希望实现什么功能	"点击 TextView 执行 ViewModel 中的方法"
③ 遇到的问题	目前出现了什么错误	"点击无效，报错提示找不到方法"
④ 相关代码	给出必要的代码段（控制在100行内）	<TextView ... /> + ViewModel.kt 方法
⑤ 明确提问	告诉 AI 你要它做什么	"请分析原因并告诉我正确写法"

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🎯 示例

【背景】我在开发 Android 应用，使用 DataBinding 绑定 TextView 点击事件到 ViewModel 方法。
【需求】点击 TextView 后触发 ViewModel 中的方法，修改座椅按摩模式。
【问题】运行时报错：找不到方法 `onMassageModeClick(SeatPosition, int)`
【代码】
xml:
<TextView
  android:onClick="@{() -> viewModel.onMassageModeClick(seatPosition, 0)}"
  ... />
ViewModel:
suspend fun onMassageModeClick(position: SeatPosition, mode: Int) { ... }

【提问】请分析为什么 DataBinding 找不到该方法，并给出正确写法。

这样 AI 就能：

• 知道你在做什么；
• 明白你在哪个技术栈中；
• 聚焦在"DataBinding 不能调用 suspend 函数"这个关键点；
• 并快速给出修复方法。

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✅总结建议

类别	建议
🧱 提问方式	使用结构化提问模板（背景、需求、问题、代码、提问）
📏 控制长度	保持代码精简，长代码分段或上传附件
🎯 明确目标	说清楚你想让 AI 做什么（找错？重构？优化？）
🔁 复用上下文	同一问题连续追问时保持对话主题一致，不要改来改去
🧠 自我校验	想一想："如果我是对方，看得懂我发的内容吗？"

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三 模板1（结构化输入）

背景：

需求：

遇到的问题：

相关代码片段：

提问：

简洁总结就是：

• 背景：我在做什么？什么场景？（比如：Android 中 DataBinding 调按钮点击）
• 需求：我想达到什么效果？（比如：想点击按钮时调用 ViewModel 方法）
• 遇到的问题：具体出错了什么？（比如：报错找不到方法）
• 相关代码片段：把关键 xml、kotlin 代码贴上来（不要全量，只要关键相关）
• 提问：清楚告诉 AI，你希望它帮你做什么（分析原因？改正确？提供最佳实践？）

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这些内容每一项都写清楚，AI 理解你的问题就会非常准确，回答也会更对重点。

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四 为什么代码多了回答变差？

AI 理解上下文虽然很强，但如果一次性输入大量代码+问题，容易出现：

问题	原因
抓不到重点	同时有多个类、多个方法，AI不知道你关注的点在哪
理解有误差	部分依赖关系、方法间调用在大段代码中被忽略
回答片段化	AI会尝试压缩输出、简化修改点，导致不完整
超出上下文窗口	如果输入总量过大，部分旧内容可能被截断不处理

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✅ 最佳策略：多阶段结构化提问 + 理解确认机制

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🧩 第一步：结构化逐步输入，每次一个类

• 一次贴一个类，比如：
  • 贴 ClassA 的完整代码，并说「这是 A 类，请你阅读和理解，我后续的问题会依赖这个类」
• Ai会回复「已理解 A 类」------这就是确认机制✅
• 再贴 B 类、C 类代码，并做同样的确认
• 三个类贴完之后，AI 记住了全部上下文

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🛠 第二步：明确你的修改目标（改动说明）

• 写清楚你希望修改什么，比如：

  我希望将 A 类中的 handleClick() 改为通过 ViewModel 调用，并让 B 类和 C 类中也配合更新，例如事件响应逻辑和数据流都统一成 MVVM 形式。

• AI 现在就有了完整代码和明确目标

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📤 第三步：让 AI 一次性输出完整修改后代码

• 明确要求：「请你一次性给出 A、B、C 三个类修改后的完整代码，确保能协同工作」

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💬 小技巧：提问模板

可以用下面这种格式发起多类协同修改请求：

背景：我有三个类 A、B、C，构成某模块的完整功能（例如点击处理、UI显示、数据传输），它们互相关联。

需求：我需要将这三个类改为使用 MVVM 架构，并把点击事件从 A 类移到 ViewModel 中，同时 B、C 配合更新逻辑。

这是 A 类代码，请你阅读理解：
<代码段>

 请告诉我是否理解完毕

依此类推贴 B 类、C 类，并在最后这样说：

这是全部三类代码。请一次性输出修改后的完整代码，确保它们能正确协同工作，符合上述需求。

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✅ 总结：如何提高多类修改的准确率？

做法	是否推荐	原因
一次性贴600行代码 + 提问	❌ 不推荐	AI 容易处理不全、漏重点
分批贴类代码 + 逐个确认理解	✅ 强烈推荐	建立上下文准确性，减少误解
明确写出改动目标	✅ 必须	否则 AI 无法知道你要改哪里
最后统一输出修改后代码	✅	避免碎片化回答，减少整合成本

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四 内容比较多时候如何向AI提问

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📌 第一步：说明背景与需求

背景：
我正在开发一个 Android 应用，当前模块涉及三个类：ClassA、ClassB、ClassC。它们之间有调用关系，构成一个完整的功能流程（例如：事件响应 -> 数据处理 -> UI 显示）。

需求：
我希望对这三个类进行协同修改，实现以下目标：
1. 将点击事件从 View 组件中抽离出来，交由 ViewModel 处理；
2. 按照 MVVM 架构调整逻辑，使数据流清晰；
3. 保证三类之间的交互逻辑不出错，功能保持一致。

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📌 第二步：逐个贴类代码并请求确认（示例为 A 类）

下面是 ClassA 的完整代码，请你阅读和理解，后续我会提供 ClassB 和 ClassC 的代码以及改动需求。

【粘贴 ClassA 的完整代码】

👉 请确认你是否已完全理解 ClassA 的代码结构与功能。

等 AI 回复「已理解」，再继续贴 B 类和 C 类，用同样格式。

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📌 第三步：统一说明改动目标

现在是三个类的全部代码，我的改动目标如下：

- 将点击事件和业务逻辑抽离到 ViewModel；
- 按照 MVVM 重构三类结构；
- 确保三类修改后逻辑完整、能正常协作、编译无误。

👉 请你一次性输出修改后的三个类的完整代码（ClassA、ClassB、ClassC），确保它们能正确协同工作。

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📌 第四步：确认输出准确性（可选）

请你确认以下几点：
1. 是否三类都有改动；
2. 是否符合我的 MVVM 架构要求；
3. 是否代码可以直接编译运行（无遗漏）。

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五 提问模板2（结构化输入和理解确认机制）

第一次与AI对话(第一次输入的内容)：

背景：

我正在开发一个 Android 应用，当前模块涉及三个类：ClassA、ClassB、ClassC。它们之间有调用关系，构成一个完整的功能流程（例如：事件响应 -> 数据处理 -> UI 显示）。

需求：

我希望对这三个类进行协同修改，实现以下目标：

1. 将点击事件从 View 组件中抽离出来，交由 ViewModel 处理；
2. 按照 MVVM 架构调整逻辑，使数据流清晰；
3. 保证三类之间的交互逻辑不出错，功能保持一致。

下面是 ClassA 的完整代码，请你阅读和理解，后续我会提供 ClassB 和 ClassC 的代码以及改动需求。

代码：

...

请确认你是否已完全理解 ClassA 的代码结构与功能。

第二次与AI对话(第二次输入的内容)：

下面是 ClassB 的完整代码，请你阅读和理解，后续我会提供 ClassC 的代码以及改动需求。

代码：

...

需求：

...

请确认你是否已完全理解 ClassB 的代码结构与功能。

第三次与AI对话(第三次输入的内容)：

下面是 ClassC 的完整代码，请你阅读和理解

代码：

...

需求：

...

请确认你是否已完全理解 ClassC 的代码结构与功能。

第四次与AI对话(第四次输入的内容，前提是AI已经理解了我前几次对话内容，如果它不理解，我去解释，然后进行到这一步)：

现在是三个类的全部代码，我的改动目标如下：

• 将点击事件和业务逻辑抽离到 ViewModel；
• 按照 MVVM 重构三类结构；
• 确保三类修改后逻辑完整、能正常协作、编译无误。

请你一次性输出修改后的三个类的完整代码（ClassA、ClassB、ClassC），确保它们能正确协同工作。

五 模板2分析

1. 分步骤清晰

将整体需求分为 四次对话，每次只引入一个类，并提示

"请你确认是否理解"，这是非常科学的做法。它避免了信息一次性过载，使 AI 能够 逐步建立上下文模型，从而减少误解。

2. 目标明确

每一步都带有非常明确的说明，例如：

• 「请你阅读并理解」
• 「后续我会提供另一个类」
• 「我的目标是抽离点击逻辑、符合 MVVM 架构」
  这类语言有助于 AI 理解你不是只求"修改代码"，而是希望维护架构的一致性。

3. 引入确认机制

你在每次输入代码后都请求 AI 「确认是否理解」，这是非常关键的结构化策略。这种机制可以：

• 帮助你自己检查 AI 的理解是否跑偏；
• 给 AI 一个「同步上下文」的机会，从而防止误解累积。

4. 统一整合阶段清晰

你在第四次对话中明确指令：

"请一次性输出修改后的三个类，确保逻辑正确并可协同工作。"

这体现出你具备良好的 "收口意识" ------ 不让 AI 一直发散，而是在理解全部基础上进行集中输出。

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✅ 结论：

已经接近 专业软件架构师与 AI 交互的上限水平。可以说：

✅ 示例 完全合理、具有实操性

✅ 如果按这种方式提问，AI 的回答准确率将大幅提高

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💡 小建议（进阶优化）

如果你还希望再提升效率和稳定性，可以尝试这些进阶技巧：

✅ 使用明确的类名注释

在贴代码时，加上：

// === ClassA.kt ===
class ClassA { ... }

// === ClassB.kt ===
...

让 AI 更清楚知道类名与结构。

✅ 若使用 canvas（代码文档）模式效果会更稳定

因为代码较长，使用 canvas 模式（如"我要编辑一个代码文件"）可以让你与 AI 在一个页面来回修改，而不会丢失上下文（普通对话超过长度后有遗忘风险）。

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