还记得那种感觉吗？当你的 AI 编程助手开始"帮忙"时，反而制造出无限循环的错误。你修复一个问题，它又搞出两个新问题。你回退一个改动，它却再次建议同样的错误方案。转眼间你就深陷 47 条错误信息中。无数次想要放弃。
我称之为 AI 编程死亡螺旋 ，但凡用过 Claude Code、Cursor 或其他 AI 编程助手的人，都明白我在说什么。
无人提及的普遍问题
关键在于：每个人都会遇到这种情况。无论你使用 Claude Code、Cursor 还是 GitHub Copilot，无论你编写 Python、JavaScript 还是 Rust 代码，这种死亡螺旋都是当前 LLMs 的根本特性。
为什么？因为这些模型本质上是模式匹配机器，它们会自信满满地幻想出那些感觉正确但实际不存在的解决方案。它们会导入看似合理的库，调用理论上存在的方法，并为根本不是你的问题创造出优雅的解决方案。
结果？在递归调试的地狱中白白浪费数小时。
显而易见（但不完整）的解决方案
当然，你可以设置一些基本防护措施：
- 单元测试 ——很好，但 AI 会愉快地编写能通过测试的无效代码
- 代码检查与格式化 ——有用，但语法正确的垃圾终究是垃圾
- 频繁验证 ——有所改善，但需持续保持警惕
Claude Code 甚至为系统性改进提供了钩子功能，这很棒。但这些都只是深层问题的临时解决方案。
但若缺乏明确指引，多数 AI 编程助手会默认将简单的"构建待办应用"任务演变成五万行代码的庞大项目。
真正的解决方案：教会你的 AI 简单思考
有趣的部分来了。凌晨两点刷 YouTube 时，我偶然看到 Rich Hickey 2011 年在 Strange Loop 大会上的演讲《简单与容易》。若你还没看过，这场演讲会让你彻底反思自己的编程方式。
Hickey的核心洞见： 我们混淆了"简单"（单一不交织）与"容易"（熟悉、触手可及）的概念。
就在那一刻我突然明白：AI 编程助手是为"容易"而非"简单"而优化的。
它们提供的是熟悉的解决方案，那些看起来像以前见过的代码。但熟悉并不意味着正确，更不意味着可维护。
方法：将智慧转化为规则
与其对抗 AI 的天性，不如尝试教会它更好的原则？以下是我开发的方法论：
第一步：萃取智慧精华
选取任何你重视的经典演讲、博客文章或技术文章。对我来说，就是 Hickey 的演讲。我把 YouTube 链接丢进 Google 的 NotebookLM，它生成了详尽的学习笔记。
第二步：构建学习环境
我专门为此创建了一个 Claude Desktop 项目。在这个项目中，我添加了：
- 关于为 Claude Code 编写有效规则的深度研究
- 从 NotebookLM 提取的学习笔记
- 关于优秀 AI 编程代理规则的背景说明
第三步：生成可执行规则
基于上述背景，我提示 Claude 根据 Hickey 原则制定具体规则。 最终成果是 simple-mindset.md——这套准则彻底改变了我的 AI 助手处理问题的方式。
查看 github gist 🔗
第四步：部署与迭代
将这些规则添加到项目上下文中，你将见证 AI 行为的蜕变。
"简单思维"AI 的真实面貌
以下是我的 simple-mindset.md 文件内容节选：
替代方案 ："为这个应用添加用户认证" 简单做法 ："创建用户标识值。创建认证状态。创建凭证验证函数。保持这些模块相互独立"。
替代方案 ："将数据获取、转换和 UI 渲染混在同一个组件中" 简单做法 ："将数据源、数据转换和数据展示分离为独立可组合的单元"。
AI 不再试图用复杂交织的方案来展现聪明，而是开始构建那些简单到乏味——但真正能用的东西。
更广泛的模式
这不仅关乎"简单即容易"的理念。真正的洞见在于我们可以将任何永恒的软件原则编码成 AI 助手能够遵循的规则 。
试想：
- Kent Beck 的"先让它工作，再让它正确，最后让它快速"
- SOLID 设计原则
- 领域驱动设计概念
这些抽象智慧都能转化为具体的人工智能行为。
轮到你了：构建你自己的 AI 哲学
具体步骤如下：
- 寻找原始素材 ——哪些技术演讲或文章彻底改变了你对代码的认知？
- 提炼核心 ——使用 NotebookLM 或类似工具创建结构化笔记
- 建立规则生成项目 ——在 Claude Desktop 中创建包含优质 AI 编码规则背景知识的项目
- 生成规则 ——提示 AI 根据原则创建具体可行的编码规范
- 测试优化 ——在实际项目中应用规则并持续迭代
超越死亡螺旋
这种死亡螺旋不会消失。它是当前 LLMs 运作方式的基本特性。但通过将更好的思维模式编码进我们的 AI 助手，我们可以：
- 在问题叠加前及时发现
- 构建真正可维护的系统
- 减少调试时间，增加构建时间
最重要的是，我们不应再将 AI 编程助手视为黑箱，而应将其视为可教导的合作伙伴。