国庆节前赶了一个产品demo的需求，时间紧，任务重，特别是中间遇到了几个 bug，花了不少时间才解决。
节后趁着脑子清空得差不多了，做了一下复盘，感觉最大的问题是：
- AI 对于一些模糊的描述也会进行错误的执行，而不是像正常人那样刨根问底，AI 经常自以为知道。
- AI 无法全面地评估自己的实现结果。至少在客户端这种 UI 需要通过编译运行并且会动态变化的场景，是很难完成从开发到验证的闭环的。
针对我的具体问题，比较特殊的是必须要掌握充分的背景信息，包括：Mac 的机制 、 Chromium 的机制、 我们项目的实现细节 。 加上这个项目有很多复杂的UI交互状态，一开始如果没有约定一套术语的话，会导致AI经常犯一些小错误。 这里有一个比较重要的经验是：要定义好术语，并将术语对应的代码位置做一个大致的绑定，这样能大大减少歧义。
另外，这个项目也有很多的背景知识，不能让 AI 每次新起一个对话去探索。这就涉及到外置的记忆，或者说这些文档如何去维护、如何去处理冲突、如何去防止腐烂、如何迭代进化。
AI维护的文档最核心的问题，是要保证人在时时刻刻也能够看懂并使用。一味地让AI去更新文档也没有用，最终只会膨胀到让人无法使用。