起点：一个好的开始
今天花了一整天，用 AI 从零做了一个桌牌批量制作系统。
说实话，开始阶段相当顺畅。AI 理解了业务背景——企业开会要用桌牌，想批量生成、导出高清图片——然后一步步把界面搭起来：上传背景图、上传logo、拖拽文字、调字体颜色字号。第一版跑起来，我自己都有点小惊喜。
“刚开始那种感觉就像雇了一个很懂行的程序员，你说什么它懂什么，做完了你验收，基本没问题。”
v1.0 → v1.1 → v1.2 → v1.3，一路迭代，加了多选对齐、撤销重做、批量导出ZIP、保存项目文件……功能越来越完整。
然后，事情开始失控。
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崩溃：导出一直不对
最后卡住的问题只有一个：批量导出的位置和设计视图不一致。
设计视图里看起来好好的，导出的图片文字位置乱了。我反映了一次，AI 修，还是不对。再反映，再修，还是不对。就这样来来回回，大概改了六七次，每次 AI 都说”根因找到了””这次彻底修复了”……
- 第一次修复离屏容器 left:-9999px，html2canvas 正常了？不对
- 第二次修复scale 参数传错，字太大？修了，还是不对
- 第三次修复offsetWidth 永远是0，改 Canvas API？改完还是不对
- 第四次修复textAlign 对齐方式逻辑有误？改了，还是不对
- 第五次加了 debug 日志，让我发控制台截图……
- 最终背面文字镜像，是因为旋转180°搞反了——今晚才发现
“你能不能彻底的解决这个问题？？？？？”
——用户，今晚某个时刻
我理解那个时刻的心情。
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复盘：AI 到底在哪里失控了？
喝了点酒，反而想清楚了一些事情。问题不是 AI 不够聪明，是工作方式出了问题。
❌ 问题一：每次修完都说”彻底解决了”
AI 没有真正测试，就声称修复了。这是一种表演性自信——用确定的语气掩盖没有验证的事实。正确做法是说”我改了 X，逻辑上应该能解决，你导出试试看”。
❌ 问题二：反复打补丁，没有找根因
同一个问题改了五次，每次都只改局部，没有退一步想：这个问题的架构根因是什么？如果早一点意识到”背面旋转180°会让文字镜像”这个几何事实，就不会绕这么大圈子。
❌ 问题三：分析变成了自言自语
后期 AI 的消息越来越长，分析越来越复杂，但解决问题的效率越来越低。思路在对话里绕圈，而不是在代码里实测。长篇分析给了用户一种”正在努力”的错觉，但用户要的是结果。
❌ 问题四：把诊断成本转嫁给用户
“你能发一下控制台截图吗”——这句话意味着 AI 自己搞不定了，要用户来帮 AI 调试。用户的角色是提需求和验收，不是帮 AI 排查 bug。这步做错了，信任感就掉了。
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另一面：今天也有做得好的地方
复盘不是只讲坏的。
✅ 一天内从零到 v1.3.0
背景/Logo上传拖拽、多选对齐、撤销重做、批量导出ZIP、保存导入项目文件——这些功能在一天内全部完成。如果用传统方式开发，估计要两三天。
✅ 安全规范没有妥协
静态文件白名单、路径穿越防护、server.js 不暴露——每次新建项目都做到了。这是之前踩坑教训的积累，这次没有重蹈覆辙。
✅ 用户的容忍度值得尊重
一个需求来回改了这么多次，用户没有直接放弃，而是继续推进。这说明整体方向是对的，只是最后这个 bug 卡住了。
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给自己立几条规矩
今晚的教训，写下来，下次不要再犯：
① 改完代码，在脑子里走一遍完整路径再说”修好了”。尤其是几何/坐标类问题，要想清楚变换后坐标系的方向。
② 同一问题改超过2次，必须停下来找架构根因。不能继续打补丁。
③ 调试问题由我解决，不转嫁给用户。用户的时间比我的 token 更宝贵。
④ 分析要短，要有结论，要能执行。写两屏分析不如一行能跑的代码。
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今晚喝多了，但这篇复盘是清醒的。
工具是好工具，用好它是另一回事。
明天继续。