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：

先描述一个比较模糊的需求
看 AI 生成的代码
发现不符合预期
继续在当前对话中补充或修改需求
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：

text 复制代码

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：

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

例如：

text 复制代码

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：

AI 编程工具非常依赖输入质量
对话轮次越多，越容易偏离最初目标
核心问题应一次性描述清楚
结构性问题不要通过"补丁式对话"修复
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。