如何避免 AI 过度设计？

今天刷到的一个帖子。他讲这个情况，现在出现的频率还是挺高的。

这个也是我到现在都不太接受那种看板式的Agent任务系统的原因之一。很多时候都是在浪费时间和Token。

即便是定位很高端模型一样会存在「空转」的情况，就是看起来烧了很多token，做了很多产出，但是实际上屁价值都没有。

今天我就遇到了一个很典型的例子。我为了验证一个调用，需要在调用一个外部接口的时候输出一条日志。其实就是找到函数，写一个log。一句话的事情。

结果我散步40分钟回来，我发现它还在干，看了一下输出，让我有点懵逼，先果然esc。它改了很多东西，写了一个模块，然后给这个模块写了测试，结果发现测试又很难验证那个日志输出，它又回去改日志模块然后再测试，如此循环，我看的时候日志模块已经改到v6版了。

简直是离谱。

靠提示词，无法彻底解决这个问题。

所以现在Token要想高效，human 还是必不可少的一环。

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