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我让DeepSeek帮我设计了一个族谱系统，结果它比我更懂我的家族
关于之前，我曾和大家分享过利用 AI 自主开发小程序的详细过程。今天，我有幸阅读了一位博主撰写的关于 AI 族谱设计的文章[如上]，发现其中恰好有两个要点，是我在之前分享手搓小程序过程中未曾阐述清晰的细节。
一、关于 prompt【指令】
有句行话叫“garbage in, garbage out”，意思是想让 AI 输出高质量的内容，就得先给它提供优质的输入。如何让 AI 精准理解我们的需求，进而高效输出成果，关键就在于给它下达正确的指令。当指令输出的结果不尽如人意时，又该如何引导 AI 给出新的指令，逐步调试直至达到满意的效果呢？
这让我想起了之前开发“古诗文粤拼注音上标”小程序的经历。起初，我的想法很简单，就是做一个能为古诗文标注粤拼的小程序。一开始，我既没想到借助 GPT 下达指令，也没给 Codebuddy 提供准确的指令，只是简单地用一句话描述需求：“帮我生成一个粤拼注音小程序，要能把古诗文的粤拼直接标注在文字上方。”这个想法源于我自己给《滕王阁序》标注注音的经历，当时我在 Word 里逐个使用拼音指南工具标注，实在是耗时费力，所以想开发一个小程序来节省时间。 然而，在生成小程序的过程中，Codebuddy 一直出现问题，始终无法实现 100%的文字覆盖，总有那么几个字无法准确标注。
这时，我听说 GPT 的人工智能和运算能力更为强大，便试着将遇到的问题描述给它，附上出现问题的截图并加以文字说明。没想到，GPT 很快就帮我找到了 BUG，并提出了新的方案。它不仅将粤拼按照九声六调进行了颜色区分，还实现了文字的百分之百覆盖。
通过这次经历，我总结出一个经验：开发下一个小程序时，先向 GPT 详细描述需求，再让 GPT 输出指令，然后将指令喂给 Codebuddy。按照这个方法，我成功开发了“公众号标题生成”小程序，整个过程比直接向 Codebuddy 描述需求要顺畅、快捷得多。开发粤拼小程序时，我花了差不多一个星期才完成，而开发公众号标题生成小程序仅用了一个小时。
二、关于输入与输出
还是那句“garbage in, garbage out”，不过这次是反向的过程。我们向 AI 描述需求，它输出指令，这是我们给予、它回馈的过程。但当我们描述需求时，会发现 AI 会进行一段较长的分析。实际上，在这段分析过程中，AI 一直在不断地给我们输出信息，为我们提供建议，告诉我们如何拓展需求。这就是 AI 反向输出的过程，无论是使用 DeepSeek、Workbuddy 还是 GPT，都是如此。
AI 就像巨人的肩膀，能帮助我们更快地获取不熟悉领域的知识，填补知识缺口，从而实现自我提升。
面对 AI，我们既无需抗拒，因为它作为工具能大幅提高我们的工作效率；也不能盲目跟从，不能完全信任它的输出结果，要始终坚持自己的判断。这就好比练武之人拿到了武功秘籍，能否修炼成功，是打通任督二脉还是走火入魔，全看个人的理解和修炼。
