当 AI 开始兜圈子

有时 AI 提出一个修复方案，不起作用，它再提出另一个，那个也不起作用，于是你已经陷入三层"试试这个"的循环里了。这是一个信号，而不是死胡同。这样做：

• 停下来，重置上下文。 用一条全新的消息开始，总结你现在确定知道的一切（由日志确认的），而不是你尝试过的一切。一段塞满了失败尝试的长对话，会主动毒化 AI 的下一个回答——它会不断地对自己历史里的那些死胡同做模式匹配。
• 说明你已经排除了什么。 "我们确认了 user 是 undefined，数据库查询返回 null。查询字符串看起来是对的。所以问题在查询的上游。" 这能阻止 AI 重新建议那些死胡同。
• 让它解释，而不是修复。 "一步一步带我走一遍，user 是如何从请求拿到它的值并到达第 14 行的。" 强制它解释，往往能暴露出缺口。
• 添加更多日志，而不是更多猜测。 当理论用尽时，证据才是前进的方向。
• 缩小问题。 让 AI 帮你构建一个仍能复现 bug 的最小代码片段。通常，一旦噪音消失，bug 就会变得显而易见——而如果它在小版本里复现不出来，你就知道了原因藏在你删掉的部分中。