从 prompt 到工作流

刚开始用 AI 时，我花很多时间研究 prompt。后来发现，真正能沉淀效率的不是某句神奇提示词，而是一套工作流：给背景、拆任务、限制范围、让它先列风险，再逐步实现和验证。提示词像口令，工作流像习惯。前者容易过时，后者能随着工具进化。

我现在的 AI 工作流已经固定下来了。第一步是给背景：项目是什么、用了什么技术栈、有什么约束。第二步是拆任务：不要让 AI 一次做太多事，每个任务只做一件事。第三步是验证：让 AI 先解释思路，我确认后再让它动手。这个流程比”直接让 AI 写代码”慢一点，但质量高很多。

提示词的另一个问题是不可复现。同样一句话，换个模型、换个时间、换个上下文，结果可能完全不同。但工作流是稳定的——不管用什么模型，“先拆任务再验证”的流程都有效。

2024 年 1 月 再看这个变化，我觉得它反映了 AI 使用的成熟化。从”找神奇提示词”到”建立稳定工作流”，就像从”抄代码”到”理解原理”。工具在变，但好的工程习惯是不变的。