背景
由于 LLM 本身的缺陷, 在执行复杂任务时, 大概率出现预期以外的结果, 传统的做法是不断调整 Prompt 然后重试, 但这既浪费时间也浪费 Token
Plan 模式
Cursor 的 Plan 模式类似费曼学习法, 检验自己是否真正理解一个概念, 就看能不能用自己的话给别人讲清楚
落实到执行任务上, 开发者要检验 LLM 是否真正理解开发需求, LLM 需要向开发者复述其任务的细节, 双方对齐信息, 避免信息偏差
开启 Plan 模式后, 分为以下几步:
- 生成任务清单
- 向开发者提问了解更多细节, 完善任务清单
- 开发者审查任务清单, 如有误, 可手动编辑
- 如果审查无误, 执行任务清单
- 保存任务清单文件(可选), 供后续参考和团队分享