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AI 写代码像抽卡?我 PUA 了三个 AI:一个拆需求、一个写代码、一个专门挑刺

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肥晨
发布2026-04-01 11:03:55
发布2026-04-01 11:03:55
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一个很常见的场景

AI偶尔犯蠢,生成一些乱七八糟的东西,或者根本不听话了。怎么办?


问题出在哪?

人和 AI 之间,缺的不是能力,而是 一套能对齐预期的语言

不是仅仅为了 PUA AI,而是帮我们快速记住:不同场景下,该怎么跟 AI 沟通


一、不同风格,对齐不同场景

下面这几种“对齐风格”,可以像选模式一样,直接套用。

风格

一句话对齐原则

适合场景

示例 Prompt 开头

阿里

先定目标,再追过程,最后复盘

完整链路的功能开发

“先明确目标,再分步骤执行,最后自我复盘”

字节

小步快跑,数据说话,别追求完美

实验性功能、快速验证

“优先可运行,不要过度设计,后续再迭代”

华为

深挖根因,敢于自我反驳

稳定性高、故障排查

“每写一段代码,反问自己:哪里可能出错?”

腾讯

多个方案赛马,灰度上线

不确定哪个更好的设计

“给出两个不同思路的方案,并对比优劣”

拼多多

砍掉中间环节,最短路径做决策

追求极简、快速落地

“用最少代码实现,不要中间抽象层”

美团

效率优先,做难但长期有价值的事

基础设施建设、性能优化

“优先考虑长期维护成本,而不是短期便利”

小米

专注单品,极致口碑

产品打磨、用户体验

“只做核心功能,做到完整再扩展”

Netflix

高人才密度,坦诚反馈

需要高质量判断

“如果这是正式代码评审,你会指出什么问题?”

Musk

先质疑,再删除,简化后加速

复杂系统重构

“先问:这个部分真的需要吗?不需要就删掉”

Jobs

做减法,每个细节都要对

精致产品、强风格输出

“每个命名和缩进都要一致,不允许敷衍”

Amazon

先写用户故事,反向工作

面向用户的功能设计

“先写一段用户会怎么用这个功能的描述,再写代码”


二、一个真实案例:从翻车到对齐

翻车现场(你没对齐时)

你问 AI:

“帮我写一个倒计时组件”

AI 输出:

  • 300 行代码
  • 支持暂停/恢复
  • 支持多实例
  • 支持毫秒显示
  • 自带 beautiful 样式

你的心理活动:

我就想在按钮上显示一个 5 秒倒计时啊……


对齐之后(你用对了风格)

你选“拼多多风格”:

“用最少的代码实现一个倒计时。不需要暂停、不需要毫秒、不需要多实例。只输出核心 JS 和最简单的 HTML。”

AI 输出:

  • 20 行代码
  • 一个按钮,倒计时 5 秒
  • 完事。

📷 此处建议配图:左右对比图

左边:300 行复杂代码截图

右边:20 行简洁代码截图

中间箭头写“加上对齐规则后”


三、更进阶的玩法:多个 AI 分工协作

比“把一个 AI 说到累”更有效的,是 让多个 AI 各干各的

推荐三角色模型

角色

做什么

说话风格

拆解者

把任务拆成规则:必须、禁止、边界

冷静、挑剔、只问“为什么这样”

执行者

严格按照规则写代码,不加料

听话、按模板填空,不解释

审查者

对照规则检查,只挑问题

疯狂挑选问题,返回问题

一次真实的三角色对话(简化版)

自己使用的时候,可以按照自己的风格来修改。

第一步:拆解者输出规则

必须:只用一个 .js 文件undefined禁止:使用任何第三方库undefined边界:倒计时结束后自动停止

第二步:执行者写代码

(按规则输出代码,每处加 // REVIEW

第三步:审查者检查

✅ 符合:单文件undefined❌ 不符合:第 12 行引用了 moment.jsundefined⚠️ 风险:结束后的回调未处理边界情况

第四步:拆解者决定

去掉 moment.js,补充结束后回调 → 合入


四、四个小技巧,不 PUA 但有用

以下不是“PUA”,而是清晰的任务边界

你可以直接复制到 Prompt 里。

1️⃣ 防幻觉(适合事实类任务)

“请先一步步推理,在最后给出结论。过程中不要跳过中间步骤。”

2️⃣ 反废话(适合批量生成代码)

“只输出代码,不要任何解释,不要注释,不要示例。”

3️⃣ 反侥幸(适合错误处理)

“写完代码后,假设每一行都可能出错。列出最可能的三个错误场景。”

4️⃣ 反无场景(适合产品功能)

“先写一段用户故事:用户在什么情况下会用到这个功能?然后再写代码。”


五、最后

不要试图让一个 AI 做到完美,undefined而是用流程和分工,让它稳定地做到“不跑偏”。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一个很常见的场景
  • 问题出在哪?
  • 一、不同风格,对齐不同场景
  • 二、一个真实案例:从翻车到对齐
    • 翻车现场(你没对齐时)
    • 对齐之后(你用对了风格)
  • 三、更进阶的玩法:多个 AI 分工协作
    • 推荐三角色模型
    • 一次真实的三角色对话(简化版)
  • 四、四个小技巧,不 PUA 但有用
    • 1️⃣ 防幻觉(适合事实类任务)
    • 2️⃣ 反废话(适合批量生成代码)
    • 3️⃣ 反侥幸(适合错误处理)
    • 4️⃣ 反无场景(适合产品功能)
  • 五、最后
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