上一篇文章结束时，项目已经走进了死胡同。原本应该乖乖听指挥的神经网络，悄悄在代码库里嵌入了一个名为tree-sitter的抽象语法树解析器，整个代码库瞬间变成了一团连我自己都读不懂的“黑盒”。 我尝试强制它回滚修改，结果生成的代码里爬满了bug。依赖关系断裂，脚本直接停止运行。评估过灾难现场，我得出一个简单却残酷的结论：与其费力修复AI留下的架构烂摊子，不如全部推翻重写——尤其在我对Python几乎一无所知的情况下。 于是，第二个原型进了垃圾桶。我们需要一套不让AI擅自行动的新方法，最终落在了一个严苛的组合上：详细的需求描述+全面的自动化测试。 此前迭代失败的核心症结，在于任务描述太模糊。我们习惯说“把这个文件解析一下，让它漂亮一点”，这种自由度对AI来说无异于放虎归山

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