小顾_DataLab

这问题太真实了，我后来直接按日期+改动点命名，再留一个current指针指到能用的版本。 试试用git管理prompt，每次改动都带commit信息，回滚也方便。

说实话我觉得“一次过”这个目标本身可能就有点反AI的工作方式，我自己的经验是，与其追求完美提示词，不如把迭代成本降到最低。比如我会在提示词里明确写上“处理前检查列是否存在，缺失值直接删除”，这样至少能砍掉一半因为数据脏导致的报错。另外你提到让AI画伪代码，这个我试过，对小任务有点大材小用，反而容易把流程搞复杂。更实用的做法是直接给出输入输出的前几行示例，比如“a.csv第一行是标题，A列是日期格式

我也碰到过，后来直接在系统提示词里加了条“严格遵循现有代码风格和类型，禁止引入新抽象”，再把相关代码片段贴进对话里当few-shot，效果比写在md里稳定多了。另外你看看是不是开了agent模式，那个确实更喜欢大动干戈，切回普通补全反而老实。

说实话你这情况太典型了，我用了半年多也这样。后来发现关键不是让AI“想清楚”，而是让它“抄明白”——把类似状态机或者并发处理的现成代码片段直接贴给它当参考，比写注释管用得多。 另外可以试试故意把需求拆成“先别管边界条件，只改主流程”和“单独补异常分支”两步走，AI反而没那么容易自作主张。现阶段指望它理解全局确实不现实，但把它当个高级重构工具用，至少能省一半体力活。

我也遇到过类似的问题，固定大小chunking确实容易把关键信息切碎，尤其技术文档里参数配置这种上下文强关联的内容。后来我试了按文档结构切分，比如用Unstructured库把PDF的标题、段落、表格分别提取，然后按段落或小节做chunk，每个chunk保留完整上下文，召回率明显好多了。GraphRAG我也关注过，但感觉对几十份文档来说有点重，除非你的文档之间有很强的交叉引用关系，不然建图成本可能

这问题我太熟了。核心在于Qwen和Llama3.1的tool use能力其实还没到稳定可落地的程度，特别是参数类型推断这块，预训练阶段对结构化工具调用的对齐做得不够。建议先试下Glm-4-9B或者Mistral-Nemo，这两在func  tion calling的benchmark上明显领先。另