Self-Critique（自我批评）的核心思想是：让 AI 生成内容后，再自己检查一遍，发现并修正问题。
这就像写完文章后自己校对一遍，往往能发现最初遗漏的错误。
生成 → 自查 → 修正"SELF-REFINE 方法可以在无需额外训练的情况下，将 AI 输出质量提升约 20%。"
—— 2023 年 CMU 研究论文
这个数据告诉我们：同一个 AI，加一步自查，效果就能明显提升。
原因在于：
不同类型的内容，需要检查的维度不同：
| 维度 | 检查内容 | 常见问题 |
|---|---|---|
| 功能正确性 | 是否实现了需求 | 遗漏部分功能 |
| 边界情况 | 空值、极值、异常输入 | 没处理 null/undefined |
| 安全性 | XSS、注入、敏感数据 | 用户输入未过滤 |
| 性能 | 时间/空间复杂度 | 不必要的循环嵌套 |
| 可读性 | 命名、注释、结构 | 变量名不清晰 |
| 可维护性 | 重复代码、耦合度 | 硬编码 magic number |
| 维度 | 检查内容 |
|---|---|
| 准确性 | 信息是否正确 |
| 完整性 | 是否遗漏关键点 |
| 清晰度 | 是否容易理解 |
| 一致性 | 术语、风格是否统一 |
写一个验证用户注册表单的函数，检查邮箱和密码。AI 可能生成一个基础版本，但遗漏边界情况。
写一个验证用户注册表单的函数，检查邮箱和密码。
生成后，请自查：
1. 是否覆盖了所有边界情况（空值、空字符串、只有空格）？
2. 是否有安全隐患（XSS、注入风险）？
3. 错误提示是否清晰，用户能知道具体问题？
4. 是否有不必要的重复代码？
如有问题，请修正后重新输出最终版本。AI 会先生成代码，然后逐条检查，最后给出改进版：
// 自查发现的问题：
// 1. 原版没有处理 trim 后为空的情况
// 2. 错误提示不够具体
// 3. 邮箱正则可以更严格
// 改进后的版本：
function validateRegistration(email, password) {
const errors = [];
// 处理空白字符
const trimmedEmail = email?.trim() || '';
const trimmedPassword = password || '';
// 邮箱验证
if (!trimmedEmail) {
errors.push('邮箱不能为空');
} else if (!/^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/.test(trimmedEmail)) {
errors.push('邮箱格式不正确，请检查是否包含 @ 和域名');
}
// 密码验证
if (!trimmedPassword) {
errors.push('密码不能为空');
} else {
if (trimmedPassword.length < 8) {
errors.push('密码长度至少 8 位');
}
if (!/[A-Z]/.test(trimmedPassword)) {
errors.push('密码需要包含至少一个大写字母');
}
if (!/[0-9]/.test(trimmedPassword)) {
errors.push('密码需要包含至少一个数字');
}
}
return {
isValid: errors.length === 0,
errors
};
}生成后，请检查是否有遗漏或错误，如有请修正。请自查：
1. 边界情况是否都处理了？
2. 有没有潜在的安全问题？
3. 性能是否可以优化？
如有问题，请修正后输出最终版本。请扮演一个严格的代码审查者，审查你刚才生成的代码：
- 找出至少 3 个可以改进的地方
- 给出改进后的版本请从 [安全性/性能/可读性] 角度审查这段代码，指出问题并修正。小李让 AI 生成一个任务排序函数，并要求自查。
为我的待办清单应用写一个排序函数，支持按以下方式排序：
- 按创建时间（新到旧）
- 按截止日期（近到远，无截止日期的排最后）
- 按优先级（高 > 中 > 低）
任务数据结构：
{
id: string,
title: string,
createdAt: Date,
dueDate: Date | null,
priority: 'high' | 'medium' | 'low'
}
生成后，请自查：
1. 排序逻辑是否正确处理了 null/undefined？
2. 优先级排序的顺序是否符合预期？
3. 函数接口是否清晰易用？
如有问题，请修正。// 初版实现...
// 自查发现：
// 1. dueDate 为 null 时直接比较会出问题 ✓ 已处理
// 2. 优先级用字符串比较不可靠，需要映射为数字 → 需修正
// 3. 函数可以更灵活，支持升序/降序 → 已优化
// 最终版本：
const priorityMap = { high: 3, medium: 2, low: 1 };
function sortTasks(tasks, sortBy, order = 'desc') {
const direction = order === 'desc' ? -1 : 1;
return [...tasks].sort((a, b) => {
switch (sortBy) {
case 'createdAt':
return direction * (new Date(b.createdAt) - new Date(a.createdAt));
case 'dueDate':
// null 排最后
if (!a.dueDate && !b.dueDate) return 0;
if (!a.dueDate) return 1;
if (!b.dueDate) return -1;
return direction * (new Date(a.dueDate) - new Date(b.dueDate));
case 'priority':
return direction * (priorityMap[b.priority] - priorityMap[a.priority]);
default:
return 0;
}
});
}对于重要输出，可以进行多轮自查：
第一轮：功能正确性检查
第二轮：安全性检查
第三轮：性能和代码质量检查每轮聚焦一个维度，逐步完善。
| 局限 | 表现 | 应对方法 |
|---|---|---|
| 自我认可偏差 | AI 可能认为自己的输出没问题 | 用「扮演严格审查者」指令 |
| 检查不彻底 | 可能遗漏某些维度 | 明确列出要检查的维度 |
| 越查越乱 | 修正时引入新问题 | 限制修改范围，一次只改一处 |
| 增加 token | 输出变长 | 对重要输出使用，简单任务跳过 |
Self-Critique 不能替代人工审查，而是减轻人工审查负担。
推荐流程：
[任务描述]
生成后，请自查：
1. 是否覆盖了所有边界情况？
2. 是否有安全隐患？
3. 代码是否清晰可维护？
如有问题，请修正后输出最终版本。请扮演一个严格的 [角色：代码审查者/编辑/QA]，审查你刚才的输出：
- 找出至少 [数量] 个可以改进的地方
- 说明每个问题的影响
- 给出改进后的版本请从以下维度审查你的输出：
[维度1]
[维度2]
[维度3]
对每个维度，说明是否通过，如不通过请修正。✓ Self-Critique 的本质：让 AI 生成后自我检查，发现并修正问题
✓ 为什么有效：自查时换视角，能发现第一次遗漏的问题
✓ 核心维度：功能正确性、边界情况、安全性、性能、可读性
✓ 常用指令：「请自查...如有问题请修正」「扮演严格审查者」
✓ 局限性：可能自我认可、检查不彻底，需配合人工审查
下一节，我们学习如何选择合适的技巧——技巧选择指南。