多轮对话策略

多轮对话策略

单次对话很难一步到位。学会在多轮对话中逐步优化，才能得到最好的结果。

渐进式细化：三轮法

第 1 轮：获取框架——让 AI 先给你一个整体方案。
第 2 轮：深入细节——选择某个部分让 AI 展开。
第 3 轮：落地执行——让 AI 输出最终可执行的内容。

修正和追问技巧

场景	提示词
太笼统	「第二部分太笼统了，请加入具体的代码示例」
换个角度	「换个角度，从安全审计的视角重新审视这个方案」
深度追问	「为什么选择方案 B 而不是方案 A？请对比两者的 trade-off」
精简内容	「这段太长了，精简到 100 字以内，保留核心信息」

上下文管理

多轮对话中，模型可能「忘记」早期的内容。应对策略：

1. 定期总结：每 3~5 轮让 AI 总结当前进展
2. 重复关键约束：每轮提醒最重要的要求
3. 使用锚点：「回到你第一轮提到的第二个方案，请展开说明」

什么时候开新对话

当对话超过 10~15 轮时，模型的表现通常会下降。这时候让 AI 总结当前所有进展，把总结复制到新对话中继续工作。

多轮对话就像和一个同事协作——分阶段推进，每一步确认后再继续。