AI编程助手上下文管理分三层:任务层定义目标和范围,证据层提供当前代码与失败输入,约束层用测试和禁止项划边界。三步法是先写五行任务卡,再给最小证据包,最后要求执行验收命令。上下文不是越多越好,无关内容会稀释任务,冲突内容会让模型不知道以哪个版本为准。
AI代码审查漏报需按数据与权限、状态与并发、异常与资源、测试与回滚四类风险人工复核。每类用一个失败输入或并发场景验证,而不是只读AI评论。核销函数要检查越权、重复核销、吞异常和回滚设计。AI审查适合第一遍扫描,不能替代业务知识、并发验证和发布回滚。
AI 返回的 JSON 总解析失败?从格式约束到字段校验排查:AI 返回的 JSON 解析失败时,先区分响应不是合法 JSON、字段不符合 Schema,还是业务值越界。把这三层拆开,才能知道应该修提示词、修解析器,还是拒绝业务数据。
知识库问答引用对不上原文?用三组样本检查检索与引用:知识库问答的引用不能只看有没有编号,还要确认编号指向的片段真的支持答案。最小检查方法是准备三组样本:原文明确支持、检索到旧版本、文档没有答案。
AI 对话越长越跑偏?用任务摘要保留约束与未完成事项:AI 对话变长后跑偏,常见表现是重复已经完成的步骤、忘记文件范围,或继续使用已经取消的要求。解决办法不是把整段聊天再次粘贴,而是维护一份可核对的任务摘要:目标、硬约束、已确认产物、待办和明确废弃项