你有没有过这种经历？ 想用 AI 做点什么（比如写代码），认真地梳理完思路、写完一段提示词，发送之后只能干等。少则几十秒，多则几分钟。你不知道 AI 怎么拆解你的需求，不知道它悄悄脑补了什么前提、曲解了哪些约束。只能等它全部输出完，回头一看：坏了，跑偏了。 前面等的那些时间全部白费。你要么清空上下文从头来，要么在多轮对话里一点点掰正它，每轮对话都是分钟级的等待。大量时间耗在纠错上，而不是做正事。思路也被打乱了，心态也崩了。 吃过亏之后，你开始事无巨细地把边界条件、隐含逻辑全塞进提示词，试图堵死模型乱猜的空间。但写提示词的成本陡增，而且你还是没法提前知道它到底理解对了没有。问题没解决，只是换了个形式。 Andrej Karpathy 也 吐槽过 ： 模型代表你做出错误假设，然后就径直跑下去而不检查。它们也不会管理自己的困惑，不会寻求澄清，不会显示不一致之处，不会呈现权衡，不会适时反推，而且它们还是有点太谄媚了。 现在行业里流行 SDD （ Spec-Driven Development ，规格驱动开发），提前写 Spec 文档明确需求边界，能减少歧义。但这...