我相信现在其实已经很少人还在古法编程了，多多少少都使用ai来进行需求编码，然后自己或使用一个比较高级的模型来进行审查代码。
不知道大家是否遇到过一个问题，当你使用高级模型进行需求分析和创建任务计划表后，让后续的ai进行开发，再进行审查后，总是会循环任务。基本都需要多轮审查和修复后，才能够完成一个模块的开发。这很浪费token，也很浪费时间。我自己也是这样，甚至有时候，明明是小问题，它自己就能进行新建功能进行修复可是这超出了原本需要实现的功能的范围，导致它只输出了问题所在，但不会进行实现然后继续任务，导致了任务中断，当你发现他停止了后，这段时间就被浪费掉了。
但是我问了我朋友，他并没有遇到这个问题，我和他交流了一下，我发现 他给智能体的任务计划和实现边界都是自己写的，并没有让更高级的模型进行计划。我就在想 会不会是更高级的模型所输出的任务，会让实现的阶段，产生过度解读，导致编码任务非常的繁重，不够直白。
我就在想，让更高级的模型来指挥低端模型来进行任务是否真的能够快速直白的实现人所需要的需求或任务。模型一旦运行到一定的上下文后就会发散，塞给它的东西太多了，它不能够像人一样，舍弃一些不相关的内容，无论你给她输入了什么都会一直记录在上下文中，每一个后续的输入都会将前面所输入的载入进去，统一思考。
在长期任务中，这很可能就会成为上下文污染，比如你好前面的任务和你现在所需要实现的任务，完全是两个相反的方向，但是因为你前面已经输入了那个任务，加载中上下文中，在你输入相反的任务的时候，它也会载入之前的那个任务。这就会产生矛盾。
所以我觉得，在使用AI进行可能的长任务的时候，这个长任务应当是一个方向的，或者尽量减少使用长上下文任务，将不相关的小任务都单独创建会话来进行输入。
至于AI自拟需求与实现，应当自己根据所需要的需求进行编写提示词，明确功能模块所需要的功能，模块边界和终止目标。不应当让ai根据你一句话的提示词来猜功能需求和边界，这会导致会“无限制”猜想。最终 你只会得到一坨shit
最终 这只是我自己的感受和观点，如果你不认可我的观点，我们可以进行善意的讨论，如果你要以反驳来吵架的话，那么建议拉黑本网站
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