# 建立你和 WorkBuddy 的共享词汇——让它听懂你的"把大象切成牛排"

> 你说了 50 遍"不要过度设计"。但每次措辞不同：有时说"简单点"，有时说"别搞太复杂"，有时说"只做核心功能"。它听不懂，因为你没有给它一个固定的词。

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## 为什么"我已经说过了"没用

WorkBuddy 不会自动把你的三句"不要太复杂"关联成同一个意图。

> 第1次：你：不要做得太复杂
> 第2次：你：这个保持简洁
> 第3次：你：别过度设计

三句话，同一个意思。但在 AI 的语义空间里，它们是三个不同的向量——近，但不完全一致。下次你再说"简单点"，它可能参照的是"简洁"那次的经验，而不是"不要过度设计"那次。

**共享词汇的本质：给每一个反复出现的概念一个固定的名字，让它在你们的协作中成为"术语"。**

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## 我们是怎么建立共享词汇的

我观察到，最好的共享词汇不是刻意设计的——是自然发生的。某次你说了一个比喻，它理解了，然后这个比喻就成了你们之间的速记。

### 例 1："把大象切成牛排"

某次我让 WorkBuddy 做一个完整系统，它给了 1500 行代码，我看不懂。

> 我："以后不要一次给我整个系统。把大象切成牛排——每次只给一块能独立验证的。"

从此以后，我说"牛排粒度"，它就知道：150 行以内、3 个文件以内、5 分钟能验证完。

我没有定义"牛排粒度"是什么。它从上下文里学会了。

### 例 2："不帮倒忙"

有时 WorkBuddy 会"好心"加一些我没要求的功能——给它加了两级复杂度。

> 我："缓存层只做读写，不要分布式、不要一致性协议。这些是'帮倒忙'。"

从此，"帮倒忙"成了我们之间的信号——表示它在做"超出当前需求范围的好事"。

### 例 3："地基"和"加层"

> 我："用户模块先做地基——注册和登录。后续再加权限层、找回密码层。"

从此，我说"打地基"，它只做最简通路。我说"加一层安全"、"加一层异常处理"，它知道每层只加一个关注点。

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## 共享词汇的三个来源

### 来源一：比喻——最自然的共享词汇

```markdown
# 我常用的比喻词汇
牛排 / 牛排粒度    → 一次只做一块能独立验证的功能
地基              → 最简可运行版本
加层              → 在一个方向上叠加复杂度
帮倒忙            → 未经要求的功能扩展
迷路了            → 方向跑偏，需要重置
接上了            → 上下文理解正确，方向一致
往回退            → 当前路径不对，回到上一个 checkpoint
```

**比喻的好处：不需要定义。** 你说"牛排粒度"，人类同事可能懵，但 AI 从你第一次用的上下文里就能理解。比喻激活了它的语义网络，比"每次输出控制在 150 行以内"这种机械定义更容易被灵活运用。

### 来源二：缩写——把频繁操作打包

```markdown
# 我常用的缩写
收工              → 记录今天进度 + 存档 + 写下次起点
看一眼            → 快速 review 改动，只看 diff
全扫             → 检查同类问题在整个项目中的分布
对齐              → 确认当前理解是否匹配实际状态
```

**缩写要自然。** 不要为了建词汇而建词汇。一个词用了三次以上，就可以固定下来。用不到三次的词，不值得进词汇表。

### 来源三：否定词汇——说清楚"不要什么"

```markdown
# 我常用的否定词汇
帮倒忙            → 加了不需要的功能
过度发挥          → 在简单需求上用了复杂方案
跑偏了            → 方向正确但路径错误
水多了加面        → 修补一个问题时引入了新问题
```

**否定词汇的价值：比"不要这样做"快。** 你说"这里帮倒忙了"，它就知道是哪个模式——不需要展开解释"你加了分布式锁但我只需要本地缓存"。

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## 怎么让共享词汇真的"共享"

### 写入规则文件

在 SOUL.md 里加一个词汇表：

```markdown
## 共享词汇表
牛排 / 牛排粒度  → 单次输出 150 行以内，3 文件以内，5 分钟可验证
帮倒忙           → 超出当前需求范围的功能扩展，不要做
打地基           → 最简可运行版本，没有附加功能
加层             → 在一个方向上增加复杂度，不改其他方向
```

**每条词汇有具体含义，不是"意思是..."——是"在这个场景下应该做什么/不做什么"。**

### 用的时候加双引号

> 你：这次做用户模块的"地基"，别"帮倒忙"。

双引号是一个信号——告诉它"这是一个已定义的词汇，查词汇表"。

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## 共享词汇的进化

词汇表不是一次写完的。它自然增长：

```python
# 词汇的诞生
第一次：你用了"牛排"这个比喻，在上下文中解释
第二次：你用了"牛排粒度"，它记得上次的上下文
第三次：你只说"牛排"，它就懂了
# 此时，"牛排"已经是一个共享词汇，可以进词汇表了
```

**一个词如果在三个月内只用了一次——不进词汇表。** 词汇表只收录反复出现的概念。偶尔蹦出来的巧喻不需要系统化。

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## 最深的共享词汇

有些词汇，定义已经不需要了。它成了一个"你知道我知道"的信号。

当我说"去看看"，它知道是去检查文件。当我说"记一下"，它知道是写进记忆中。当我说"收工"，它知道执行完整的收工协议。

**这些词汇的深度不在于它们的定义有多精确——在于它们代表的协作模式有多熟练。**

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*本文基于与 WorkBuddy 的协作经验撰写。你和 WorkBuddy 之间有什么"黑话"？评论区晒晒你们的词汇表。*


你说了 50 遍"不要过度设计"。但每次措辞不同：有时说"简单点"，有时说"别搞太复杂"，有时说"只做核心功能"。它听不懂，因为你没有给它一个固定的词。

建立你和 WorkBuddy 的共享词汇——让它听懂你的"把大象切成牛排"

词汇的诞生
第一次：你用了"牛排"这个比喻，在上下文中解释
第二次：你用了"牛排粒度"，它记得上次的上下文
第三次：你只说"牛排"，它就懂了
# 此时，"牛排"已经是一个共享词汇，可以进词汇表了

人工智能

建立与AI协作的共享词汇表能提升沟通效率。通过比喻、缩写和否定词汇创建专属术语，如"牛排粒度"代表150行以内代码，"帮倒忙"指多余功能。这些词汇自然形成于高频使用场景，写入规则文件后能快速触发AI的精准响应。双引号标记术语可强化识别，让协作更流畅高效。

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