Heute habe ich an einer neuen Website gearbeitet und eine wichtige Lektion über die Nutzung von AI gelernt. Während ich gearbeitet habe, bin ich ständig auf einige Probleme gestoßen, und einige davon waren Probleme mit dem AI-Code. Ich habe mich gewundert, warum AI so präzise ist und trotzdem Fehler macht. Der Grund ist, dass AI idealisiert in einer Sandbox arbeitet. Sobald sie mit der Außenwelt (API-Anbindung) in Kontakt kommt, muss sie sich den Regeln der Außenwelt stellen, was dazu führt, dass der ursprüngliche Code Probleme hat. Außerdem können Multitasking und hohe Frequenzen die AI überfordern; die Anweisungen müssen ausreichend detailliert und spezifisch sein. Wie man sie besser nutzt: 1. Lerne, spezifische Anweisungen besser zu verwenden, anstatt vage Anweisungen zu geben. Zum Beispiel: „Sag nicht nur ‚Implementiere einen akustischen Alarm‘, sondern sage: „Bitte implementiere einen akustischen Alarm und füge eine try...catch-Logik hinzu. Wenn das Abspielen aufgrund von Browser-Richtlinien fehlschlägt, drucke den Fehlergrund in der Konsole aus und weise in der UI deutlich darauf hin: ‚Klicke hier, um Audio zu aktivieren.‘“ 2. Gib zwischen vagen Begriffen spezifische Pfade an. Zum Beispiel: „Aufgrund von xx-Einschränkungen versuche bitte nicht, direkt vom Frontend aus zuzugreifen, sondern schreibe einen Backend-Router, der Puppeteer oder RSSHub verwendet, um die Daten zu übertragen.“ 3. Teile Multitasking auf; gib nicht zu viele Aufgaben auf einmal. 4. Die Anweisungen 1 und 2 können mithilfe einer anderen AI weiter unterteilt werden.