把需求说清楚，是使用 AI 的第一步

好任务包含六个部分

AI 输出不稳定，很多时候不是模型能力不足，而是任务中缺少必要信息。一个相对完整的任务，通常包含目标、背景、范围、约束、验证和交付。

把模糊需求改成清晰任务

“帮我优化登录逻辑”没有说明问题、范围和验收方式，AI 只能自行猜测。更好的写法应该指出刷新页面后登录状态丢失、优先检查哪些文件、不能修改什么，以及最后运行哪些测试。

请修复登录页刷新后状态丢失的问题。优先检查 src/auth 和相关测试；不修改数据库结构，不引入新依赖。完成后运行登录模块测试，并总结根因、修改文件、验证结果和剩余风险。

大任务先分析，再分步实施

当任务涉及多个模块时，不要要求 AI 一次性完成全部改造。先让它只读分析影响面，再确认实施顺序和验证方法，最后逐步修改。

请先不要修改代码。阅读相关目录，列出受影响的文件、接口和测试；给出推荐步骤，并说明每一步如何验证。等我确认后再实施第一阶段。

这种方式能更早发现理解偏差，也让每次改动保持在可审查范围内。

要求 AI 标明不确定性

涉及版本、接口或文档差异时，可以明确要求：如果需要推测，请标注为推测；如果代码、测试和文档互相冲突，请先说明冲突，不要直接选择其中一种。

清晰任务并不是越长越好。只写与当前目标有关的信息，并让每条限制都可以实际检查。