@lateinteraction: 构建优秀的AI软件需要一个清晰的问题与解决方案的心理模型。如果你假设AI将完成问题指定，你将会不满意。
摘要
这篇文章强调在AI软件开发中需要一个清晰的心理模型来正确指定问题并避免过度工程化，与假设AI处理问题定义形成对比。
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缓存时间: 2026/09/12 23:03
构建优秀的AI软件，需要对问题与解决方案建立清晰的思维模型。
如果你假设AI会替你完成问题定义，结果必然不会令你满意。
如果为特定大模型过度设计脆弱的实现方案，你的软件将难以扩展。
DSPy (@DSPyOSS): (0) AI的规模扩展常让人误以为可以绕过问题的工程化解决方案。这是一个深刻的教训！
(1) 但它无法替代精心设计的问题定义。天下没有免费的午餐。
(2) 然而规模提升可以抬高定义问题的抽象层级。这就是DSPy的价值。
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