AI 工具越多，越要知道自己在做什么

一个工具负责提问，一个负责写代码，一个负责搜索，再来一个把它们连接起来。这个组合看上去很完整，但我总觉得还缺一个问题：这次到底准备做成什么？

如果答案只是“看看它能做什么”，那当然可以随意探索。可要是已经有一件需要完成的事，工具越多，越应该先把终点说清楚。

一个漂亮的回答，不是一次完成

假设任务是改一个网页。模型给出一份结构清楚的方案，解释了配色、排版和交互，文字也很像那么回事。可页面还没改，浏览器里看到的还是旧版本。

方案有价值，但完成条件在页面上。代码要运行，按钮要能点，窄屏下不能挤成一团。把这个条件写下来，才知道下一步该检查什么。

我更愿意拿这种具体结果评价工具。它有没有生成很多内容，可以先放在一边；它有没有把需要的结果交到手里，更值得关注。

面对一个不熟悉的问题，最省力的做法是直接问：“这个方案好吗？”回答大概率会很完整，优点、缺点、建议都不缺。

但“好”太宽了。可以换成几个小问题：什么情况下会失败？哪个前提最容易不成立？有没有一个成本更低的办法验证？如果答案是错的，哪里会最先露出迹象？

这些问题并不能保证回答正确，却能让讨论留下可检查的东西。否则，上一轮觉得方案不错，下一轮又觉得另一个方案更好，很容易在解释之间来回走。

换工具有时是因为能力不够，有时只是因为遇到了难处。前一种切换能解决问题，后一种切换可能只是把同一个问题搬到新的输入框里。

我希望保留一份很短的任务记录：现在要做什么，哪些决定已经确定，还卡在哪里。换模型、换界面或者隔一天继续，都先看这几句话。

它不需要写成复杂的流程，更不需要把每一步都变成自动化。能少解释一次背景，能不重复已经排除的方案，就已经有用。

工具可以帮忙扩大尝试范围，最后还是得有人决定什么结果值得留下。对我来说，理想的工作流是任务结束后能把窗口关掉，而不是又多了一套需要照料的工作流。