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你让 AI 改了五遍还是不对,差的不是模型
你让 AI 写一个功能，它吭哧吭哧写完，你一跑，报错。让它改，它改了另一处，又冒出新问题。来回五轮，最后是你自己上手改完的。
我给企业做 AI 落地，这种对话看得太多。大家的第一反应是：换个更强的模型试试。
换模型没用。问题在你把想清楚、写出来、检查一遍这三件事，全塞进了同一个对话里。
先给你今天就能做的一步
别一口气说完。让它做一段就停下来，然后**新开一个对话**让它挑毛病。新开的要害在于：它拿到的不是自己刚写的推理，是一份不知道谁写的待检材料，任务只剩挑错。
这招不用装任何东西，任何 AI 工具都能做。我自己的经验是，光「新开一个对话来审」这一下，来回次数就能从五轮降到两轮。
接下来这个任务，请你分角色做，每个角色干完停下来等我确认：
1. 先用「产品经理」角色：确认我到底要什么，列出必须满足的条件，有疑问先问我；
2. 我确认后，换「工程师」角色：给出实现方案，说清每一步改哪里；
3. 我确认后，**新开一个对话**，用「审查者」角色：把它写的东西当别人的材料，挑出错误、遗漏和风险；
4. 我确认后，换「测试者」角色：列出验证步骤，包括最容易出问题的情况；
5. 每一步之间必须停下来等我，不许一口气做完。
我的任务是：（把你的任务贴在这里）
为什么新开一个对话就有用
同一个对话里，它刚写完，脑子里全是「我为什么这么写」。你让它审，它会替自己辩护。换个新对话，它看到的只是一份材料，不知道是谁写的，也就不护着。
人也一样。自己写的稿子自己校，错字永远看不出来。
这事已经有人做成整套了
Garry Tan，YC 的总裁，YC 是全球最有名的创业孵化器，把自己用 AI 的整套配置开源了。项目叫 gstack，仓库 garrytan/gstack，到今天 GitHub 上 137,203 星，MIT 协议。他准备了 23 个角色各管一段：CEO 管该不该做，工程经理管怎么拆，审查者只管挑毛病，一个斜杠命令换一个角色。
23 个你不用全记。真正值钱的就那一个动作：干完一段，换个人来挑。
一个对话干到底 vs 干完一段换人挑
两种时候别这么干
小改动别分角色。改个错别字还要开三个对话，那是给自己找事。
还有，需求本身没想清楚的时候，分角色也救不了。它只会把错误的需求做得又快又好。
同一个对话里，没人会挑自己的毛病。
这类不用装任何东西、打开对话框就能用的 AI 用法，我整理了一份清单，还会一直往上加。
想要的话，直接私信发「AI」两个字，我看到就发你。不用在评论区等，评论我未必看得到，私信一定回。急用的直接加微信 Dn00-15，备注「AI」，我一样发你。
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