我们在用AI功能的时候经常会遇到半天无法出结果，反而陷入了vibe Coding的死循环。提问不精准得不到结果，提问提太多没有重点找不到目标。自己通过几个月来的实践，和大家分享一下我的心得。先拆解提问原则，再通过具体案例演示从问题描述到方案获取的完整流程，帮助你高效借助 AI 编程实现问题和结果响应。

一、核心原则：了解渐进式提问的底层逻辑​

渐进式提问的核心是 “由浅入深、信息闭环”，避免一次性抛出模糊问题，而是分阶段补充细节、验证思路，最终拿到可落地的方案。对 AI 描述问题和提问时，需遵循 3 个关键原则：​

• 精准定义场景：明确开发环境（语言、框架、版本）、核心需求（要实现的功能）、约束条件（性能、兼容性、已有代码）；​
• 分层拆解问题：先问 “可行性 / 核心思路”，再问 “具体实现步骤”，最后问 “优化 / 避坑方案”；​
• 即时验证反馈：拿到 AI 回复后，补充 “是否符合需求”“某步骤不理解” 等反馈，引导 AI 迭代答案。​

二、精准描述问题 — 给 AI “完整上下文”​

问题描述是基础，模糊的描述会导致 AI 给出无效方案。正确的描述结构为：场景 + 需求 + 约束 + 已有基础，示例如下：​

• 错误描述（模糊）：​
  “帮我写一个登录功能的代码。”​
• 正确描述（精准）：​
  “我正在用 Vue 3 + Pinia + Axios 开发管理系统，需要实现用户登录功能。核心需求：1. 支持账号密码登录；2. 登录成功后存储 Token 到本地存储，并重定向到首页；3. 登录失败显示错误提示。
  约束条件：1. 需适配移动端；2. 密码需加密传输；3. 已有 Axios 请求拦截器配置。目前已完成登录页面的 UI 布局，请问该如何实现逻辑部分？”​
• 描述技巧：​
  优先明确技术栈细节（如 语言、框架、工具：“Python 3.9”“React 18”“MySQL 8.0”），避免 AI 用不兼容的语法；​
  区分 “必要需求” 和 “可选需求”（用 “核心是 XX，可选实现 XX”）；​
  说明已有工作（如 “已写好数据模型”），避免 AI 重复劳动。​

三、分层提问 —— 从 “思路” 到 “落地”​

根据渐进式逻辑，分 3 个阶段提问，每个阶段聚焦特定目标，逐步细化方案：​

阶段 1：提问 “可行性与核心思路”（先搭框架）​

当需求明确后，先确认技术可行性，获取整体实现思路，避免走弯路。​
提问模板：“基于我描述的场景（可简要复述），这个需求是否可行？核心实现思路是什么？需要用到哪些关键技术 / 工具 / API？”​
示例提问：“基于 Vue 3 + Pinia + Axios 的登录需求，该功能是否可行？核心实现思路是什么？需要用到 Pinia 的哪些 API，Axios 如何处理加密和请求拦截？”​
AI 回复价值：帮你梳理整体流程（如 “1. 密码 MD5 加密；2. Axios 发送 POST 请求；3. Pinia 存储 Token；4. 路由守卫控制跳转”），明确关键技术点，避免遗漏核心步骤。​

阶段 2：提问 “具体实现步骤与代码”（再填细节）​

拿到核心思路后，进一步提问分步实现方法，获取可直接参考的代码，解决 “怎么写” 的问题。​
提问模板：“请按步骤拆解实现过程，每一步的具体代码是什么？代码中关键部分请标注注释，说明为什么这么写？”​
示例提问：“请按步骤拆解 Vue 3 登录功能的实现，包括密码加密、Axios 请求、Pinia 存储 Token、路由守卫的具体代码，关键部分标注注释，说明设计原因。”​
AI 回复价值：获取分模块代码（如加密函数、登录接口请求、Pinia 状态管理、路由守卫配置），并理解代码设计逻辑（如 “密码用 MD5 加密是为了避免明文传输，Pinia 存储 Token 是为了全局共享状态”），方便你直接复用和修改。​

阶段 3：提问 “优化方案与避坑指南”（最后完善）​

实现功能后，提问优化方向和潜在问题，提升代码质量和稳定性。​
提问模板：“当前实现方案有哪些可以优化的地方（性能、安全性、可读性）？实际使用中可能遇到哪些坑？如何规避这些问题？”​
示例提问：“这个 Vue 3 登录功能的实现方案，在安全性（如 Token 过期处理）、性能（如重复登录请求）、兼容性（如移动端适配）上有哪些优化空间？实际部署后可能遇到哪些问题（如 Token 失效、跨域）？如何规避？”​
AI 回复价值：获取优化建议（如 “1. Token 过期后添加刷新机制；2. 防止重复点击登录按钮，添加 loading 状态；3. 跨域问题需在后端配置 CORS”），提前规避常见问题（如 “Token 存储在 localStorage 中易被 XSS 攻击，可改用 HttpOnly Cookie”），让功能更健壮。​

四、即时反馈 —— 引导 AI 迭代答案（关键闭环）​

AI 的初始回复可能不完全符合需求，需通过 “反馈 + 补充提问” 引导 AI 修正，形成闭环：​

• 反馈模板 1（需求不符）：“你提供的方案中，XX 部分不符合我的需求（说明具体不符点，如 “我需要用 SHA256 加密而非 MD5”），请调整方案，重点优化 XX 部分。”​
• 反馈模板 2（理解不清）：“对于你提到的 XX 步骤（如 “Pinia 的 actions 同步存储 Token”），我不太理解具体怎么操作，能否再详细解释，给出更具体的代码示例？”​
  反馈模板 3（补充需求）：“我新增一个需求：XX（如 “登录时需要记住密码功能”），请在原有方案基础上补充实现代码和思路。”

五、渐进式提问避坑指南

• 避免 “一次性问全”：不要把 “思路 + 代码 + 优化” 放在一个问题里，AI 会因信息过载给出笼统答案；
• 避免 “描述模糊”：不明确技术栈、需求边界，会导致 AI 给出不兼容或不符合预期的方案；
• 不要 “盲目复制代码”：AI 代码可能存在版本差异（如 vue3.x 和 2.x 的语法不同），需结合自身环境修改，优先理解逻辑再复用；
• 及时 “纠偏反馈”：发现 AI 回复不符合需求，立即明确指出问题，不要让 AI 继续沿着错误方向延伸。

六、实操案例

• 精准描述问题：最好将问题描述清楚，给出问题的初步定位的地方，需要修改的地方。
  

• 分阶段提问，逐步接近预期。
  1、提问思路：“这个需求是否可行？核心实现思路是什么？需要用到什么的工具、插件和扩展，如何验证结果的有效性，确定响应的结果？”​

2、提问代码：“请按步骤拆解实现过程，包括检查代码逻辑、验证函数、查询数据库代码、接口路由定义的具体代码，关键部分标注注释。”​

3、提问优化：“这个功能在什么环境下出现卡顿，优化思路是什么”“这个接口在性能（如数据库查询优化）、安全性（如 Token 伪造防护）上有哪些优化方案？可能遇到数据库连接失败等问题，如何处理？”​

• 反馈迭代：“你提供的 Token 验证代码中，没有处理 Token 过期的情况，请补充 Token 有效期判断的逻辑，并用 try-except 捕获数据库连接异常。”

如果在实践的过程中还有问题，可以私信留言，或通过公众号：A小码哥 私信留言交流。