精准需求输入的三大策略
要提升匹配度需采取以下方法：多维度描述法：在初始输入时包含：技术栈要求（如”使用React 18和Tailwind CSS”）、核心功能清单（列举不少于3个核心交互点）、业务规则细节（如”用户必须验证邮箱才能发帖”）。实战案例表明，包含用户故事格式的需求（如”作为管理员，我要批量审核内容以防止垃圾信息”）可使生成准确率提升40%。
交互式修正流程：当首版代码生成后：
- 使用VS Code扩展的可视化对比工具标注不符合预期的UI元素
- 对后端API用Postman测试样例请求，将错误响应直接粘贴到对话窗口
- 对于复杂逻辑，要求生成带注释的伪代码验证理解
上下文绑定技巧：在项目目录中放置reference目录，存入：竞品截图、设计稿PDF或OpenAPI规范文件，GPT Pilot的Analysis代理会主动参考这些素材。针对关键路径代码，可通过// REQUIREMENT: 特殊注释锁定需求约束。
This answer comes from the articleGPT Pilot: an AI tool to assist developers in building applications for production environmentsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升GPT Pilot生成代码与需求匹配的准确度？
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