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关于二级网站建设,美橙互联建站,网站做视频转流量,怎样加快网站收录引言 “等等#xff0c;我不是这个意思啊#xff01;” 如果你用过 Cursor 或者其他 AI 编程助手#xff0c;这句话你一定喊过。你满怀期待地描述了需求#xff0c;AI 信心满满地开始改代码#xff0c;等你回过神来——好家伙#xff0c;它把你精心设计的组件改得面目全非…引言“等等我不是这个意思啊”如果你用过 Cursor 或者其他 AI 编程助手这句话你一定喊过。你满怀期待地描述了需求AI 信心满满地开始改代码等你回过神来——好家伙它把你精心设计的组件改得面目全非甚至引入了新的 bug。更可怕的是有时候 AI 改的地方太多你都不知道从哪里开始回滚。这个问题的根源在哪里不是 AI 不够聪明而是沟通出了问题。今天分享一个简单但极其有效的技巧让 AI 先复述确认后再动手。这招来自职场沟通的基本功用在 AI 编程上效果出奇地好。问题根源AI 的自以为是在剖析解决方案之前我们先看看问题是怎么产生的。场景重现假设你有一个博客卡片组件上方显示的是专栏名称如 “LLM PRACTICE”你想把它改成显示文章的标签Tags。你这样告诉 Cursor“博客板块每个博客卡片的内容中上方目前显示的是专栏名称我需要你调整成不显示专栏名称而显示文章的标签。”看起来很清楚对吧但实际上这段描述存在几个模糊点模糊点可能的理解偏差“上方”是标题上方还是整个卡片的上方区域“专栏名称”是 Column NameCategory还是其他字段“文章的标签”是 frontmatter 中的 tags还是自动生成的标签“显示”显示单个标签多个标签怎么排列AI 不会告诉你它有疑问它会假装自己都懂了然后按照它的理解开始干活。结果可能是改错了文件改错了字段改对了但方式不对改得太多或太少这不是 AI 的问题是人的问题说实话这种沟通问题在人与人之间也经常发生。想想你给新同事布置任务的场景“把那个报表的格式调一下。” 第二天交过来完全不是你想要的样子。为什么因为调一下这三个字你们的理解可能差了十万八千里。职场沟通有一个经典技巧让对方复述任务确保理解一致后再开始。这招用在 AI 身上同样有效。解决方案复述确认法核心思路很简单在 prompt 的最后加一句话要求 AI 先复述它的理解等你确认后再动手。魔法句式在你的需求描述后面加上这段话请你理解我的任务重复你的理解确保跟我达成一致了。等我确认后才能够开始修改。或者更正式一点在开始修改之前请先 1. 复述你对需求的理解 2. 列出你计划修改的文件和具体变化 3. 说明预期的效果 等我确认理解无误后再开始执行。实战效果看看实际的对话效果。用户的 Prompt博客板块每个博客卡片的内容中上方目前显示的是LLM Practice这个应该是专栏名称对吧我需要你调整成不显示专栏名称而显示是文章的标签。请你理解我的任务重复你的理解确保跟我达成一致了。等我确认后才能够开始修改。Cursor 的回复我的理解当前状态博客卡片的上方区域显示的是专栏名称Column Name比如图片中显示的LLM PRACTICE期望修改将博客卡片上方的显示内容从专栏名称改为文章标签Tags具体变化❌ 移除专栏名称标签如 “LLM PRACTICE”, “ANDROID”, “CAROS” 等✅ 新增文章的标签列表frontmatter 中的 tags 字段如 “AI”, “Transformer”, “LLM” 等影响范围 主要修改位置apps/wonderlab/app/blog/page.tsx或apps/wonderlab/components/home/BlogSection.tsx中的博客卡片组件可能涉及博客列表页和首页的博客展示区块视觉效果预期从显示单个专栏标签变为显示多个文章标签可能需要处理标签数量过多的情况请确认我的理解是否正确如果一致我将开始查看代码并进行修改。看到没有AI 把你的需求拆解得清清楚楚当前状态- 它理解现在是什么样期望修改- 它理解你想要什么具体变化- 它会删什么、加什么影响范围- 它打算改哪些文件视觉效果预期- 改完会是什么样子如果有任何一点不对你可以立刻纠正。比如你可能会说“不对tags 字段不在 frontmatter 里而是在 meta 对象中。” AI 收到反馈后会更新理解再次确认。这比改完代码再发现问题不知道省了多少时间。为什么这招有效1. 强制 AI 慢下来AI 的默认模式是接到任务就干。加上复述要求后它必须先整理思路这个过程本身就能暴露理解偏差。2. 让模糊地带显性化你的需求描述中可能有很多隐含假设你自己都没意识到。AI 的复述会把这些假设摆到台面上——“你说的是这个意思吗”3. 建立双向确认机制传统的 AI 交互是单向的你说 → AI 做。加上复述后变成你说 → AI 理解 → 你确认 → AI 做。多了一个校验环节错误率大幅降低。4. 减少返工成本代码改错了再改回来成本远高于多花 30 秒确认需求。尤其是当 AI 改了多个文件、涉及多处逻辑时回滚的心理负担也很大。进阶技巧技巧一提供上下文边界除了让 AI 复述你还可以主动限定它的活动范围需求xxx 约束条件 - 只修改 BlogCard 组件不要动其他文件 - 保持现有的样式结构 - 不要引入新的依赖 请先复述你的理解确认后再开始。技巧二分步确认对于复杂的修改可以要求分步执行这个需求比较复杂请分三步完成 1. 先列出你要修改的所有文件和修改点我确认后再开始 2. 先修改数据层逻辑完成后暂停让我验证 3. 再修改 UI 层展示 每一步都等我确认后再进行下一步。技巧三在 Cursor Rules 中预设如果你经常使用 Cursor可以在项目的.cursorrules文件中加入这个规则## 代码修改规范 在执行任何代码修改之前必须 1. 先复述你对需求的理解 2. 列出计划修改的文件清单 3. 说明每个文件的具体修改内容 4. 等待用户确认后再开始执行 如果用户的需求描述存在模糊之处主动提问澄清不要自行假设。这样每次 Cursor 接到任务都会自动遵循这个流程。什么时候可以不用这招凡事有度不是所有场景都需要复述确认场景建议简单明确的任务如把这个变量名改成 xxx直接执行有明确代码示例的任务直接执行涉及多文件、多逻辑的修改必须复述确认需求描述比较抽象的任务必须复述确认你对代码不够熟悉必须复述确认简单来说不确定的时候就让它先复述。总结今天分享的技巧只有一句话在 prompt 末尾加上请先复述你的理解确认后再开始。这招看起来简单但它解决的是 AI 编程中最常见的痛点——需求理解偏差。记住AI 不会主动告诉你它不确定AI 会假装自己都懂了代码改错的返工成本远高于多确认一次的时间成本下次让 Cursor 改代码之前试试这招。你会发现那个总是瞎改的 AI突然变得靠谱多了。你有没有被 AI 改代码坑过的经历欢迎在评论区分享你的翻车故事和应对技巧