非编码者原型脱困四法

四个手法：

1. Reflection（最重要）：AI 默认见问题就写码 = 没有计划。先逼它出计划、明令不写码——"Start by detailing out the minimum requirements. Do not write any code."。报错死循环时同理：不要让它"修"，让它列出错误可能存在的原因清单，明确只要解释不要代码——看懂了再决定下一步。
2. Batching（反直觉）：多数人以为一次给足所有上下文最好，实际相反——先做最小可用版本再扩展。从数据模型开始（它是原型存储信息的骨架），每条 prompt 只加一小批功能。
3. Be specific：像给初级工程师派活一样具体——用什么技术、动产品哪个部分、改哪个文件甚至哪几行。后续修改的 prompt 越具体，AI 越能定位该改的地方。
4. Lost context 自保：指令不够具体时，AI 可能重写整段项目让你损失数小时工作。事后靠工具自带的 checkpoint 回滚；事前预防 = 组合前三招——reflection 找出该改哪些文件、batching 限制每轮改动量、specific 降低错改概率。