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「自己都写完了」的意思是连带设计到实现到测试到文档全写完了？

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说明你要不断优化提示词。没办法，Ai 也不能一步到位。

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我都是这么写：我要实现 xxx ，你根据逻辑给我推荐选项我来选。
然后它布拉布拉出来一堆让我选，不满意让他继续推荐就完事了。
全程不需要特别的提示词，全程由他思考，我来选择。
只打 A B C 即可下一步
为啥你们还在古法提示词哈哈

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让新手做任务的时候，向新手交待本次任务的前情提要是必须的
如果交待前情提要的时间 自己都能写完任务了：那就说明任务并不复杂
那就自己写

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我会让他先看相关代码，然后告诉他我想干嘛，然后让他给出建议方案，不断修正，最后实施

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一次性的东西的确不如自己写。

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试试看 openspec ，让 AI 帮你出一个方案，你来评审。AI 先帮你梳理好整个系统的架构，这次需求的变更点，然后再让 AI 修改。

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@Solix #3 可是这样会非常消耗 token……

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如果长期维护就一边古法编程一边补齐注释或者文档 然后再丢给 AI 临时就改就省省吧
深知维护老系统的痛 表字段原来一共 20 来个 后来不够用在里面加额外字段 ext1 ext2 后来 ext 开头的字段 90 多个
老前辈们都离职了 代码基本没注释 这些 ext 字段在系统里纵横交错 一坨 sql 几百行 关联了十多张同样有很多 ext 开头字段的表 什么意思只能掐指算 说让 ai 思考给方案的 可能维护的系统还不够老屎山还不够高

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@frlee 很相似的情形，我主要参考 Spec-Driven Development ；拿到一个任务，无论什么时候都让它先做深入调查，整理成三份文档：架构概述 + 现状与目标分析 + 开发规范；文档没到位之前绝不开工编码实现。目前体感是模型足够聪明 + 适当的 harness ，祖传屎山也没那么难铲了，合适的方法论和好用的工具缺一不可。

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1.如果字段命名非常好的话 AI 基本上能自动推导出来
2.先用 AI 把 JSON 生成映射表再自己微调，写代码时候加载进去，下次再开发就快了

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你需要生成一个 AI DOC 当作静态记忆，之后一般都是靠一句话描述，而不是反复雕琢 Prompt

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不用都说明，适当相信他的智商，默认他是知道的，不知道的再纠正。
比如给他一个示例 json ，让他分析下，然后不确定的整理为问题问你。

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趁这次就留下一个 md ，以后再改 AI 一读就知道了

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不要全部写，我维护 jsp 的屎山，指定 jsp 页面的某个值，让他告诉我是怎么来的，他自己分析出来，然后你就可以加新需求了

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openspec
维护对应模块的 spec ，先让 AI 整理一遍，然后手工把细节(a 代表 XXX ，b 代表 XXXX ，c 代表 XXX)维护进去，下次迭代该模块的时候就会读取相关上下文

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可以试试用口述的方式语音输入给 AI ，这样会比文字描述多一些细节

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先在/plan 模式下说要做啥功能，看看 ai 理解的不对不对，不对就补充

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Superpower 的头脑风暴

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先整理文档，可以用 AI 生成。这次不一定省事，但长远来看你省时间又省 token 。

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详细写在哪个类哪个方法，参考哪个方法，实现什么需求

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跟他说不懂的不要瞎写，可以问我问题，然后他就会巴拉巴拉的分批问我很多问题，感觉这样可以，但还是避免不了会有点这样那样的问题

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小的任务，不用描述的很清楚，给个实力的 json 串，之后让他理解下项目，再描述你的需求，看改动再反馈调整。

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如果使用的是 java ，应该一开始就要用实体类建模，这样针对字段修改把实体类发给 AI 就行了

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关键节点加一些备注，然后 ai 会自动推导出来

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事先不用纠结怎么优化提示词，怎么详细说明需求之类的，我以前也这样，后来发现这样只会给自己设限，还白白浪费时间。
你要默认 AI 它是一个经验老道的专家，你把代码，数据，文档直接丢给它一看，它基本就能明白你的大概意思，然后你让它自己尝试慢慢搞，错了再进行修正。

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同 2L 现在这么多好用的 skill 不会自动帮你拆分需求吗？比如 superpower ，speckit ？我都是一句话然后调用这两个 skill ，直接拷打了我 10min 具体到底是干嘛，他会自己把你没描述清楚的东西问清楚，你通过选择来补充，最后会生成一个 plan 具体要干的事，你也可以审计，看下这个 plan 是不是有问题，有就继续迭代。最后彻底没问题了，按照 plan 修改。完全可控

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有结果吗，拿原始数据和结果塞给他，直接就完事了

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开启 plan 模式开始聊，聊到 plan 没问题为止开始 implement

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弄个 ai 脚手架吧，这种项目挺多的，做过的事情让 ai 记住，沉淀规范，别每次打开新对话 ai 都不知道之前做过什么，做错过什么，a 代表 XXX ，b 代表 XXXX ，c 代表 XXX ，用多了 ai 就懂你了（当然 token 花得也更多了），就不会拉扯你了

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我觉得 2026 年（ LLM 已经可以在两周内重构百万行基建运行时的代码的年代）
不可不必吹嘘，我人类还能比 AI 写代码写的快或者好

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让 ai 先写一遍文档，然后再对着改，再喂给模型