再说一个新的感悟，不论你使用 CC、Codex、Cursor 还是龙虾、Hermes... 与AI协同工作的过程与遛狗非常相似！ 你必须始终保持思路清晰，才能确保AI不会自循环发生结果偏离，就像遛狗时必须在狗狗走错方向时拉一下狗绳，如果你跟着狗走，最终就是狗溜人了... 举个例子： 你有没有发现很多时候改一些复杂BUG时，一旦和AI之间的对话变成“如果你同意，我就进行下一步...”你答“同意、继续！”的时候，要不了10轮对话，你的代码或成果必然会逐步偏离你最开始想要实现的效果... 这个过程中最恐怖的是，在用一些顶级大模型时，他们会在这个过程中尝试诱导你，尤其是当一个小的偏离已经被落实后，这个误差会在后续的对话里不断加强，并让AI自己也认为这是唯一的方案或路径，从而为其合理化... 如果你不能坚定自己的逻辑，或者思路被搞乱，那么最终就会陷入一种看似在频繁产出，但结果已经完全偏离的状态... 这就像蝴蝶效应一样，很多你没有刻意强调的错误细节，会被AI逐渐放大、固化、合理化，等你意识到哪里有问题时，剩下的就都是各种烂摊子了，到这个时候，就开始纯粹浪费更多的额度与Tokens了... 所以我有时候也在思考，这是不是这些AI大公司有意放纵的结果？