在按下发送键之前，花 10 秒过一遍这个清单，可以避免大部分问题：
任务是否聚焦？ 这次只让 AI 做一件事？
上下文是否充足？ AI 有足够的背景信息理解任务？
目标是否明确？ 说清楚了「什么算完成」？
约束是否清晰？ 说明了「不要什么」？
格式是否指定？ 告诉 AI 期望的输出格式？
这和 3.1.3 中学的「五大错误」相对应。养成习惯后，这个检查只需要几秒钟。
在开始重要任务前，用这个表格评估你的提示词质量：
| 维度 | 差（1分） | 中（2分） | 好（3分） |
|---|---|---|---|
| 任务范围 | 包含多个不相关的功能 | 有主次之分但都要做 | 只聚焦一个功能 |
| 上下文 | 只说了要做什么 | 说了技术栈或部分背景 | 技术栈+项目背景+约束都有 |
| 验收标准 | 没说什么算完成 | 模糊描述了期望 | 给出了具体的验收条件 |
| 约束条件 | 没有任何限制 | 有技术栈限制 | 技术栈+不做清单+格式要求 |
评分解读：
这是一个简单但非常有效的预防技巧：在让 AI 开始写代码之前，先让它复述对任务的理解。
在开始写代码之前，请先回答以下问题：
1. **你理解的任务目标是什么？**
用一句话描述。
2. **你计划使用什么技术方案？**
列出关键技术点和实现思路。
3. **有哪些地方你不确定，需要我澄清？**
如果没有请说"无"。
请先回答这三个问题，我确认理解一致后，你再开始写代码。「小步快跑」是指：把大任务拆成小任务，每完成一步就验证一下，确认没问题再继续。
| 一次做完 | 小步快跑 |
|---|---|
| 问题累积到最后才发现 | 每步都能及时发现问题 |
| 出错后难以定位是哪步出的问题 | 问题范围明确，容易定位 |
| 修复成本高（可能要大改） | 修复成本低（只改最近一步） |
| AI 上下文容易丢失 | 每步上下文都是新鲜的 |
| 任务类型 | 建议拆分粒度 |
|---|---|
| 单个功能 | 核心逻辑 → 错误处理 → 边界情况 → 样式 |
| 多个功能 | 每个功能单独一轮对话 |
| 完整页面 | 布局骨架 → 各组件 → 交互逻辑 → 数据获取 |
| 数据流程 | 数据模型 → API 接口 → 前端调用 → 状态管理 |
第一步：让 AI 做最小核心功能
↓
验证：能跑吗？结果对吗？
↓
确认 OK → 第二步：加一个小功能
↓
验证：还能跑吗？新功能对吗？之前的功能还正常吗？
↓
重复...发现问题后立即反馈，不要等到最后。
| 情况 | 行动 |
|---|---|
| 发现理解偏差 | 立即澄清，让 AI 重新理解 |
| 技术方案不对 | 立即指出，给出正确方向 |
| 代码有明显错误 | 立即反馈，在继续之前先修正 |
| 功能缺失 | 列出缺失项，让 AI 补充 |
暂停一下。
上面的代码有个问题：[描述问题]
在继续之前，请先修正这个问题。其他部分可以保留。等等，这不是我想要的。
我要的是 [正确的需求]，不是 [AI 做的]。
请重新理解我的需求后再继续。每次开始和 AI 对话前，快速过一遍：
我清楚知道这次要让 AI 做什么（一件事）
我准备好了必要的上下文信息
我知道什么算「完成」
AI 的复述和我的意图一致吗？
AI 的技术方案合理吗？
AI 用的库和 API 我认识吗？
代码能跑吗？
结果符合预期吗？
边界情况处理了吗？
✓ 发送前自检：任务聚焦、上下文充足、目标明确、约束清晰、格式指定
✓ 复述技巧：让 AI 先说它的理解，确认一致后再写代码
✓ 小步快跑：拆分任务，每步验证，及时发现问题
✓ 及时纠偏：发现问题立即反馈，不要等到最后
恭喜你完成了 3.6 节的学习。现在你已经掌握了：
记住这个心法：
AI 出错不可怕，可怕的是不知道它错了。
在 Vibe Coding 中，你的角色是指挥官，不是执行者。你负责把握方向、验收结果、处理异常。掌握了本节的技能，你就能从容应对 AI 的各种「不听话」，把它调教成一个可靠的助手。
下一节是第三章的总结，我们会把本章所有技法整合成一个完整的工作流，并通过实战演练巩固所学。