迭代式提示：让 AI 逐步完善

很多人一次给 AI 写一个超长的复杂提示词，期望一次得到完美结果——这通常行不通。更好的方法叫迭代式提示：分多轮，每轮聚焦一个小目标。

迭代式提示的流程

1. 定方向："我想实现用户权限系统，有哪些常见的方案？各自优缺点？"
2. 定方案："我选方案 A（RBAC）。帮我设计三张表的数据结构。"
3. 搭骨架："基于这个 Schema，生成 SQL 建表语句和 Python Model 类。"
4. 加功能："现在给 User 模型加角色检查方法。"
5. 优化边缘："处理用户被删除时角色关系怎么清理。"

迭代提示 vs 一次性提示

纠正而非重写

迭代的关键是在上一轮的基础上修正。不要清空历史从头再说——直接指出上一轮哪里不对："第三步的 SQL 里缺少了外键约束，补上。"