用AI Agent写Python脚本，总改不对逻辑，是我prompt没写好还是工具本身局限？

我也遇到过类似的情况，尤其是用AI写那种需要精确处理边界条件的逻辑时，经常翻车。你提到的文件递归和误删__init__.py这两个问题，我猜本质上是AI对“项目结构”和“Python约定”的理解太表层了。它可能记住了ast的API，但没真正搞懂__init__.py在包结构里的角色——它只是个初始化的标志文件，但AI有时会把它当成普通py文件去分析是否import了东西。

我自己试过一种办法，不一定对，但你可以参考：拆分成更小的子任务。比如先让AI写一个函数，专门扫描目录下所有py文件（但要明确排除__init__.py），输出文件列表；再单独写一个函数，对单个文件用ast提取import语句；最后再写一个聚合函数。每一步都单独验证，最后再让AI把这几段拼起来。这样哪怕某一步的逻辑错了，你改起来也更有头绪，不用在长篇prompt里来回折腾。

另外，你提到贴了ast文档片段，这个我试过效果确实不稳定，因为AI有时候会“过度学习”文档里的例子，反而忽略了你的实际需求。建议不如直接给它一个极简的“输入-输出”示例，比如“给定一个包含a.py和b.py的文件夹，期望输出一个列表，内容是['a.py: unused import os', 'b.py: unused import sys']”，让它先对齐这个格式，再慢慢优化。

你提到先画流程图再写代码，这个我试过几次，感觉对特别复杂的逻辑有帮助，但像你这种ast扫描的单一任务，画流程图可能反而耽误时间。倒不如先让它写一个“最笨但正确”的版本（比如不用递归，只处理当前目录），你再手动指示它加上递归参数，这样AI更容易理解你的意图。