AI 先给默认方案的逐行审查协作法

是什么 这是一条关于编码 Agent 工作方式的纯观点推文。作者反对把“开发功能、修复缺陷、重构代码”当作完整指令直接交给模型，主张让模型持续产出默认方案，再由人类逐行挑选、修正和授权执行。文末提到的 5 个可复制提示词并未实际给出，因此只能判断方法论，不能评价具体模板。

核心设计 这套协作协议把方案生成、判断、代码输入和人工验收拆成循环：模型负责提供可运行的起点，人类承担细粒度审查，模型根据反馈继续修改。关键不在某个神奇 Prompt，而在于用“先给默认值、再持续批注”的节奏降低空白页成本，同时保留人为控制点。

关键洞察 这种方式适合日常开发、低至中风险重构和快速探索，尤其能减少从零描述需求的负担。它也把人类从全量编码者转为规格校准者和质量把关者。

边界与风险 默认方案容易制造锚定效应，逐行审查也可能带来疲劳；安全、数据迁移、权限和关键业务代码仍需测试、静态分析及领域专家复核。若模型版本、上下文管理或“5 个 Prompt”内容不明，不应将这条经验当作普适结论。