编程中如何与AI交互-结构化输入和理解确认机制
一 结构化输入是什么
结构化输入的定义：
结构化输入是指以清晰、分层、有逻辑的格式向 AI 输入信息，使其更容易解析内容、抓住重点，并准确回答问题。
举个例子（编程场景）：
非结构化输入（容易出错）：
我有个按钮点击不生效，是怎么回事？
结构化输入（AI 能更好理解）：
场景：在 Android 中使用 DataBinding 实现点击事件
问题：点击按钮没有触发 onClick 方法
代码片段：
二 为什么有时候简单描述问题AI容易回答错误
✅ 遇到的问题背后的根因分析
❌ 1. 提供信息太少时 —— 无法理解上下文
- AI 无法知道你在说哪个系统、哪个平台、哪个模块，也不知道“它”是谁。
- 类似于你和人说话，只说一句“他来了”，但没人知道“他”是谁。
原因：
- 缺乏上下文、目标、代码、环境信息。
❌ 2. 提供信息太多时 —— AI 没抓重点，回答发散
- AI 接收到一大段内容，但如果没有明确目标或分段说明，它可能无法判断“你最关心的核心点”。
- 类似你一次性发三页文档给人类朋友，然后只说“帮我看看”，他也会抓不住主线。
原因：
- 信息过载但没有结构提示，导致重点淹没。
- AI 在没有重点指引下只能泛泛而答，甚至遗漏关键上下文。
如何更好地向 AI 提问编程问题？（实用建议）
编程类结构化提问 5 步法
| 步骤 | 内容 | 示例 |
|---|---|---|
| ① 背景/场景 | 使用了什么技术，做什么事 | “我在 Android 使用 DataBinding 实现点击事件” |
| ② 目标/需求 | 希望实现什么功能 | “点击 TextView 执行 ViewModel 中的方法” |
| ③ 遇到的问题 | 目前出现了什么错误 | “点击无效，报错提示找不到方法” |
| ④ 相关代码 | 给出必要的代码段（控制在100行内） | |
| ⑤ 明确提问 | 告诉 AI 你要它做什么 | “请分析原因并告诉我正确写法” |
示例
【背景】我在开发 Android 应用，使用 DataBinding 绑定 TextView 点击事件到 ViewModel 方法。
【需求】点击 TextView 后触发 ViewModel 中的方法，修改座椅按摩模式。
【问题】运行时报错：找不到方法 `onMassageModeClick(SeatPosition, int)`
【代码】
xml:
这样 AI 就能：
- 知道你在做什么；
- 明白你在哪个技术栈中；
- 聚焦在“DataBinding 不能调用 suspend 函数”这个关键点；
- 并快速给出修复方法。
✅总结建议
| 类别 | 建议 |
|---|---|
| 提问方式 | 使用结构化提问模板（背景、需求、问题、代码、提问） |
| 控制长度 | 保持代码精简，长代码分段或上传附件 |
| 明确目标 | 说清楚你想让 AI 做什么（找错？重构？优化？） |
| 复用上下文 | 同一问题连续追问时保持对话主题一致，不要改来改去 |
| 自我校验 | 想一想：“如果我是对方，看得懂我发的内容吗？” |
三 模板1（结构化输入）
背景：
需求：
遇到的问题：
相关代码片段：
提问：
简洁总结就是：
- 背景：我在做什么？什么场景？（比如：Android 中 DataBinding 调按钮点击）
- 需求：我想达到什么效果？（比如：想点击按钮时调用 ViewModel 方法）
- 遇到的问题：具体出错了什么？（比如：报错找不到方法）
- 相关代码片段：把关键 xml、kotlin 代码贴上来（不要全量，只要关键相关）
- 提问：清楚告诉 AI，你希望它帮你做什么（分析原因？改正确？提供最佳实践？）
这些内容每一项都写清楚，AI 理解你的问题就会非常准确，回答也会更对重点。
四 为什么代码多了回答变差？
AI 理解上下文虽然很强，但如果一次性输入大量代码+问题，容易出现：
| 问题 | 原因 |
|---|---|
| 抓不到重点 | 同时有多个类、多个方法，AI不知道你关注的点在哪 |
| 理解有误差 | 部分依赖关系、方法间调用在大段代码中被忽略 |
| 回答片段化 | AI会尝试压缩输出、简化修改点，导致不完整 |
| 超出上下文窗口 | 如果输入总量过大，部分旧内容可能被截断不处理 |
✅ 最佳策略：多阶段结构化提问 + 理解确认机制
第一步：结构化逐步输入，每次一个类
- 一次贴一个类，比如：
- 贴 ClassA 的完整代码，并说「这是 A 类，请你阅读和理解，我后续的问题会依赖这个类」
- Ai会回复「已理解 A 类」——这就是确认机制✅
- 再贴 B 类、C 类代码，并做同样的确认
- 三个类贴完之后，AI 记住了全部上下文
第二步：明确你的修改目标（改动说明）
- 写清楚你希望修改什么，比如：
我希望将 A 类中的 handleClick() 改为通过 ViewModel 调用，并让 B 类和 C 类中也配合更新，例如事件响应逻辑和数据流都统一成 MVVM 形式。 - AI 现在就有了完整代码和明确目标
第三步：让 AI 一次性输出完整修改后代码
- 明确要求：「请你一次性给出 A、B、C 三个类修改后的完整代码，确保能协同工作」
小技巧：提问模板
可以用下面这种格式发起多类协同修改请求：
背景：我有三个类 A、B、C，构成某模块的完整功能（例如点击处理、UI显示、数据传输），它们互相关联。
需求：我需要将这三个类改为使用 MVVM 架构，并把点击事件从 A 类移到 ViewModel 中，同时 B、C 配合更新逻辑。
这是 A 类代码，请你阅读理解：
<代码段>
请告诉我是否理解完毕
依此类推贴 B 类、C 类，并在最后这样说：
这是全部三类代码。请一次性输出修改后的完整代码，确保它们能正确协同工作，符合上述需求。
✅ 总结：如何提高多类修改的准确率？
| 做法 | 是否推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 一次性贴600行代码 + 提问 | ❌ 不推荐 | AI 容易处理不全、漏重点 |
| 分批贴类代码 + 逐个确认理解 | ✅ 强烈推荐 | 建立上下文准确性，减少误解 |
| 明确写出改动目标 | ✅ 必须 | 否则 AI 无法知道你要改哪里 |
| 最后统一输出修改后代码 | ✅ | 避免碎片化回答，减少整合成本 |
四 内容比较多时候如何向AI提问
第一步：说明背景与需求
背景：
我正在开发一个 Android 应用，当前模块涉及三个类：ClassA、ClassB、ClassC。它们之间有调用关系，构成一个完整的功能流程（例如：事件响应 -> 数据处理 -> UI 显示）。
需求：
我希望对这三个类进行协同修改，实现以下目标：
1. 将点击事件从 View 组件中抽离出来，交由 ViewModel 处理；
2. 按照 MVVM 架构调整逻辑，使数据流清晰；
3. 保证三类之间的交互逻辑不出错，功能保持一致。
第二步：逐个贴类代码并请求确认（示例为 A 类）
下面是 ClassA 的完整代码，请你阅读和理解，后续我会提供 ClassB 和 ClassC 的代码以及改动需求。
【粘贴 ClassA 的完整代码】
请确认你是否已完全理解 ClassA 的代码结构与功能。
等 AI 回复「已理解」，再继续贴 B 类和 C 类，用同样格式。
第三步：统一说明改动目标
现在是三个类的全部代码，我的改动目标如下：
- 将点击事件和业务逻辑抽离到 ViewModel；
- 按照 MVVM 重构三类结构；
- 确保三类修改后逻辑完整、能正常协作、编译无误。
请你一次性输出修改后的三个类的完整代码（ClassA、ClassB、ClassC），确保它们能正确协同工作。
第四步：确认输出准确性（可选）
请你确认以下几点：
1. 是否三类都有改动；
2. 是否符合我的 MVVM 架构要求；
3. 是否代码可以直接编译运行（无遗漏）。
五 提问模板2（结构化输入和理解确认机制）
第一次与AI对话(第一次输入的内容)：
背景：
我正在开发一个 Android 应用，当前模块涉及三个类：ClassA、ClassB、ClassC。它们之间有调用关系，构成一个完整的功能流程（例如：事件响应 -> 数据处理 -> UI 显示）。
需求：
我希望对这三个类进行协同修改，实现以下目标：
- 将点击事件从 View 组件中抽离出来，交由 ViewModel 处理；
- 按照 MVVM 架构调整逻辑，使数据流清晰；
- 保证三类之间的交互逻辑不出错，功能保持一致。
下面是 ClassA 的完整代码，请你阅读和理解，后续我会提供 ClassB 和 ClassC 的代码以及改动需求。
代码：
…
请确认你是否已完全理解 ClassA 的代码结构与功能。
第二次与AI对话(第二次输入的内容)：
下面是 ClassB 的完整代码，请你阅读和理解，后续我会提供 ClassC 的代码以及改动需求。
代码：
…
需求：
…
请确认你是否已完全理解 ClassB 的代码结构与功能。
第三次与AI对话(第三次输入的内容)：
下面是 ClassC 的完整代码，请你阅读和理解
代码：
…
需求：
…
请确认你是否已完全理解 ClassC 的代码结构与功能。
第四次与AI对话(第四次输入的内容，前提是AI已经理解了我前几次对话内容，如果它不理解，我去解释，然后进行到这一步)：
现在是三个类的全部代码，我的改动目标如下：
- 将点击事件和业务逻辑抽离到 ViewModel；
- 按照 MVVM 重构三类结构；
- 确保三类修改后逻辑完整、能正常协作、编译无误。
请你一次性输出修改后的三个类的完整代码（ClassA、ClassB、ClassC），确保它们能正确协同工作。
五 模板2分析
1. 分步骤清晰
将整体需求分为 四次对话，每次只引入一个类，并提示
“请你确认是否理解”，这是非常科学的做法。它避免了信息一次性过载，使 AI 能够 逐步建立上下文模型，从而减少误解。
2. 目标明确
每一步都带有非常明确的说明，例如：
- 「请你阅读并理解」
- 「后续我会提供另一个类」
- 「我的目标是抽离点击逻辑、符合 MVVM 架构」
这类语言有助于 AI 理解你不是只求“修改代码”，而是希望维护架构的一致性。
3. 引入确认机制
你在每次输入代码后都请求 AI 「确认是否理解」，这是非常关键的结构化策略。这种机制可以：
- 帮助你自己检查 AI 的理解是否跑偏；
- 给 AI 一个「同步上下文」的机会，从而防止误解累积。
4. 统一整合阶段清晰
你在第四次对话中明确指令：
“请一次性输出修改后的三个类，确保逻辑正确并可协同工作。”
这体现出你具备良好的 “收口意识” —— 不让 AI 一直发散，而是在理解全部基础上进行集中输出。
✅ 结论：
已经接近 专业软件架构师与 AI 交互的上限水平。可以说：
✅ 示例 完全合理、具有实操性
✅ 如果按这种方式提问，AI 的回答准确率将大幅提高
小建议（进阶优化）
如果你还希望再提升效率和稳定性，可以尝试这些进阶技巧：
✅ 使用明确的类名注释
在贴代码时，加上：
// === ClassA.kt ===
class ClassA { ... }
// === ClassB.kt ===
...
让 AI 更清楚知道类名与结构。
✅ 若使用 canvas（代码文档）模式效果会更稳定
因为代码较长，使用 canvas 模式（如“我要编辑一个代码文件”）可以让你与 AI 在一个页面来回修改，而不会丢失上下文（普通对话超过长度后有遗忘风险）。