当 ChatGPT 和 Claude 等大模型刚出现时，我们都以为编程的末日到了——或者说，编程的“奇点”来了。我们幻想着只要对着屏幕说一句“给我做个淘宝”，代码就会自动生成。
但现实很骨感。大多数人在尝试了几天新鲜劲后，发现对话式开发（Conversational Development）并没有想象中那么丝滑：生成的代码跑不通、改一个 Bug 引出三个新 Bug、项目一大就“断片”……
我观察了身边几十个试图用 AI 辅助 coding 的团队和个人，发现真正阻碍大家效率的，不是 AI 的智商，而是人类的“提问方式”和“协作模式”。
大多数人用不好对话式开发，本质上是犯了这 3 个底层错误：
错误一：把 AI 当作“搜索引擎”，而不是“结对编程的伙伴”
这是最常见，也是最致命的错误。
典型场景：
用户：“怎么用 Python 写一个快速排序？”
AI：（贴出一段标准算法代码）
用户：“谢谢。”
（代码复制粘贴，报错，或者完全不符合业务场景）
问题所在：
很多人潜意识里还把 LLM 当作 Google 或 StackOverflow。他们期待的是 “标准答案” ，而不是 “解决方案” 。
对话式开发的核心不是“获取信息”，而是“共同创造”。当你只索要一段孤立的代码时，你得到的只是一个脱离了上下文的片段。AI 不知道你的数据结构是什么，不知道你的异常处理逻辑，甚至不知道你用的是 Python 3.8 还是 3.12。
如何修正：
从“提问者”转变为“产品经理/架构师”。
不要问“怎么写 X”，要说“我正在构建一个库存管理系统，需要一个高效的排序模块，数据特点是……请帮我写一个快速排序，并针对我的数据结构进行优化，同时加上单元测试。”
记住：给 AI 的背景信息越丰富，它的智商越高。 你要把它当成一个刚入职的、基础扎实但不懂业务的初级程序员，你需要给它需求文档（PRD），而不是只扔给它一个报错信息。
这也是为什么像 Lynx（一句话生成应用。仅靠对话就能生成前端、后端及数据库，支持代码下载）这样的产品正在改变游戏规则——它其实是把“架构师”的角色做到了极致。你不再需要跟 AI 纠结于“怎么写这个函数”，而是直接给出一个宏观指令：“帮我做一个类似 Trello 的任务看板”，它就能自动补全前后端逻辑和数据库设计。这种“全栈式”的对话，才是对话式开发的完全体。
错误二：试图“一镜到底”，缺乏“上下文管理”
典型场景：
用户在一个对话框里聊了 50 轮，从数据库设计聊到前端 CSS，最后说：“把刚才那个用户登录接口改成 JWT 验证。”
AI：“好的，这是修改后的代码……”（结果把刚才的 CSS 也给改乱了，或者忘了改数据库层）
问题所在：
人类的对话是线性的，但软件工程是模块化的。
大多数人用不好对话式开发，是因为高估了 AI 的“工作记忆”容量，也低估了“上下文污染”的危害。当对话过长，早期的指令会被稀释（遗忘），或者不同模块的逻辑会互相干扰。
如何修正：
采用“分治策略”和“主动复盘”。
- 新开对话/新开线程： 不要在一个聊天框里做完所有事。前端一个框，后端一个框，数据库设计一个框。这叫“上下文隔离”。
- 让 AI 做会议纪要： 在进行长对话时，每隔几轮就指令 AI：“请总结一下我们目前达成的架构共识和已写的核心函数，作为接下来的上下文。”
- 提供文件，而非复制粘贴： 如果使用支持代码库的工具（如 Cursor, Copilot Workspace），不要把代码粘在聊天框里，要让 AI 读取整个文件。让它基于“全量信息”做判断，而不是基于你复制的那 20 行片段。
错误三：缺乏“批判性验证”，陷入“盲目信任陷阱”
典型场景：
AI 生成了一段看起来非常完美的代码，甚至引入了一个听起来很牛的第三方库。
用户：（看都不看直接运行）
结果：程序崩溃，或者引入了严重的安全漏洞，甚至那个库根本不存在（AI 幻觉）。
问题所在：
AI 是一个极其自信的“胡说八道”专家。它生成的代码往往语法完美、变量名优雅、注释详尽——这是一种“伪正确感” 。
很多开发者因为懒惰或者对 AI 的过度崇拜，放弃了 Code Review 的职责。这就是为什么有人说“用 AI 写代码比自己写还累”，因为你需要花双倍的时间去排查那些只有 AI 才会犯的低级逻辑错误。
如何修正：
建立“AI 红队测试”机制。
- 先问思路，再要代码： 在让 AI 写代码前，先问：“你打算怎么实现这个功能？有哪些潜在风险？为什么选这个库？”如果它的逻辑解释不通，直接打断，不要生成代码。
- 要求“防御性编程” ： 明确告诉 AI：“假设输入是恶意的，请加上异常处理和边界条件检查。”
- 让 AI 自己写测试用例： 这是一个杀手锏。代码写完后，不要自己测，指令 AI：“请为这段代码编写 5 个边界测试用例，并运行它们，告诉我结果。”用 AI 验证 AI，效率翻倍。
总结：对话式开发的本质是“工作流重构”
用不好对话式开发，不是因为你不会写 Prompt（提示词），而是因为你还在用 “旧的软件工程思维” 去套用 “新的交互范式” 。
真正的高手，是把 AI 当作一个 “无限耐心、博学但偶尔粗心的副驾驶” 。
- 你负责判断（Judge）：决定做什么，为什么做，标准是什么。
- AI 负责执行（Execute）：生成样板代码、写测试、解释报错、重构。
这就是 lynx 这类工具试图实现的愿景——让开发者从繁琐的 CRUD（增删改查）中彻底解放出来。 当你只需要一句话就能生成包含前后端和数据库的完整应用，并且可以直接下载代码时，你就不再是“写代码的人”，而是“软件的设计师”。
别再问“怎么写这个函数”了，试试说：“我们来一起构建这个系统，你负责后端逻辑，我来负责审核，我们开始吧。” 或者更直接一点，打开 Lynx，输入你的想法，看着它在几分钟内为你搭建好整个世界。
