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# AI 工程思维框架

## 1. 提示前的四个问题

在向 AI 提交任务前，先明确：

1. **目标是什么？** — 用一句话表述期望的输出
2. **约束是什么？** — 不能做什么、必须遵守什么
3. **成功标准是什么？** — 如何知道输出是好的
4. **上下文是什么？** — AI 需要哪些背景知识才能做好这件事

四个问题都能回答，再开始提示。

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## 2. 决策边界：何时用 AI，何时用人工判断

| 适合交给 AI   | 必须人工判断        |
| --------- | ------------- |
| 生成初稿、样板代码 | 定义目标和约束       |
| 已知模式的代码审查 | 涉及权衡的架构决策     |
| 文档、变更日志生成 | 最终的合并/发布决策    |
| 测试用例枚举    | 生产事故根因定性      |
| 有规范可循的重构  | 新技术或未知领域的方案选型 |

判断准则：凡是"定义问题本身"的工作，保留给人；凡是"在已定义边界内执行"的工作，可以交给 AI。

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## 3. 输出评估：收到 AI 输出后的系统检查

* **正确性** — 是否解决了真实问题，而非表面描述的问题？
* **完整性** — 是否遗漏了边界情况或隐含的依赖？
* **可解释性** — 能否向他人解释输出的每一部分？
* **风险** — 如果输出有错，后果是什么？能否回滚？

无法通过以上检查的输出，不提交、不合并、不发布。

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## 4. 常见失败模式

* **过度信任** — 接受 AI 输出而不验证，尤其在不熟悉的领域
* **模糊输入** — 未定义约束就要求 AI 做决策，AI 会自行填补空白
* **上下文丢失** — 长会话中 AI 遗失了早期的关键约束，输出悄悄偏离
* **确认偏误** — 用 AI 验证已有结论，而非真正挑战它

***

## 5. 行动前的一个问题

在执行任何 AI 任务前：*我能清楚地描述成功是什么样的吗？*

如果不能，先把思路结构化，再开始提示。


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# Agent Instructions
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