除了幻觉和上下文受限，以下是其他需要：
1. 逻辑漏洞与代码可靠性问题
- 问题
生成的代码看似合理，但隐藏边界条件错误、资源泄漏或安全漏洞。
例子：
# 模型生成的“高效”文件读取代码
def read_file(path):
return open(path).read() # 未关闭文件句柄，导致资源泄漏！
- 应对策略
- 在提示词中强制要求代码规范：
"用Python实现一个读取文件的函数，要求：
1. 使用with语句确保资源释放
2. 处理FileNotFoundError异常
3. 返回字符串或错误信息"
- 对生成代码必须进行单元测试和静态分析（如使用pytest、SonarQube）。
2. 过时知识误导
- 问题
模型无法感知最新技术动态（如框架版本升级、API弃用、CVE漏洞公告）。
例子：
用户问：“如何配置Spring Security 6.2的OAuth2？”
模型基于旧版本给出已弃用的@EnableOAuth2Client注解。
- 应对策略
- 时间戳限定提示：
"根据2024年最新文档，如何在Spring Security 6.2中配置OAuth2？"
- 结合实时检索工具：
使用模型生成关键术语（如类名、方法名），再通过官方文档或GitHub源码验证。
3. 过度泛化与缺乏可操作性
- 问题
答案抽象，缺乏具体实现细节或工程落地指导。
例子：
用户问：“如何优化微服务的响应速度？”
模型答：“使用缓存、异步处理和数据库索引。”（无具体技术选型或代码示例）
- 应对策略
- 强制分步输出：
"请分步骤说明：
1. 识别当前系统的性能瓶颈（如数据库查询）
2. 具体技术方案（如Redis缓存+查询优化）
3. 示例代码片段（Python+SQLAlchemy）"
- 要求对比方案：
"对比gRPC和RESTful API在微服务通信中的性能差异，给出基准测试数据示例。"
4. 安全与合规盲区
- 问题
忽略安全最佳实践，生成存在风险的代码或架构设计。
例子：
// 模型生成的JWT验证代码（未校验签名算法）
const decoded = jwt.decode(token); // 直接解码，未验证签名！
- 应对策略
- 安全约束提示：
"你是一名安全工程师，请按照OWASP Top 10规范编写代码：
实现一个验证JWT签名的Node.js函数，要求：
1. 强制使用HS256算法
2. 处理令牌过期和签名无效的情况"
- 使用代码安全扫描工具（如Snyk、CodeQL）二次检查生成代码。
5. 多轮对话中的意图偏移
- 问题
复杂对话中模型偏离核心问题，导致讨论失焦。
例子：
用户问：“如何设计一个高并发的订单系统？”
模型在第3轮回复中开始讨论“用户画像系统设计”，与订单系统无关。
- 应对策略
- 显式锚定上下文：
"当前讨论主题：订单系统的高并发设计（已确定使用Redis缓存库存）。
新问题：如何解决缓存与数据库的数据一致性问题？"
- 主动打断并修正：
当模型偏离时，直接重置上下文：“回到主话题：订单系统的缓存一致性方案。”
6. 工具链整合局限
- 问题
无法直接调用外部工具（如执行Shell命令、访问数据库、调用API）。
例子：
用户问：“如何将本地的Docker镜像推送到私有仓库？”
模型只能给出命令示例，无法实际执行docker push。
- 应对策略
- 结合脚本自动化：
将模型生成的命令/代码封装到脚本中，通过CI/CD工具（如Jenkins、GitHub Actions）执行。
# 模型生成的命令 -> 保存为push_image.sh
docker tag my-image:latest registry.example.com/my-image:latest
docker push registry.example.com/my-image:latest
- 使用AI代理框架（如AutoGPT、LangChain）实现工具调用闭环。
7. 领域知识深度不足
- 问题
对垂直领域（如量子计算、区块链底层）的理解停留在表面。
例子：
用户问：“如何用Rust实现零知识证明的电路编译器？”
模型给出通用编译器设计思路，但缺乏zk-SNARKs的专业实现细节。
- 应对策略
- 混合检索增强生成（RAG）：
先从专业文档/论文中检索关键概念，再让模型解释：
"根据论文《ZKP Compiler Design》第3章，解释如何用Rust实现算术电路优化。"
- 微调领域模型：
使用专业数据集微调模型（如用Rust加密库文档微调GPT-3.5）。
软件工程师的实践工具箱
| 问题类型 | 工具/方法 | 示例场景 |
|---|---|---|
| 代码可靠性 | 单元测试 + 静态分析 | 对模型生成的排序函数运行pytest |
| 实时性缺失 | 官方文档 + 最新GitHub Issue检索 | 验证Spring Boot新版本API变更 |
| 安全合规 | Snyk扫描 + OWASP检查清单 | 检查JWT实现是否缺少签名验证 |
| 领域知识增强 | RAG（向量数据库+专业文档） | 结合论文实现量子算法代码 |
| 多轮对话管理 | LangChain的Memory模块 | 自动维护对话历史摘要 |
总结：工程师的核心原则
- 不信任原则：所有模型输出视为“草案”，必须人工验证。
- 防御性提示：通过约束条件、分步思考和示例引导，缩小模型犯错空间。
- 工具链闭环：将模型输出接入测试、安全扫描和部署流程，实现自动化质检。
最终目标：将GPT作为“灵感加速器”而非“权威答案源”，结合工程师的专业判断，最大化效率同时控制风险。
