跃问AI需结构化输入才能生成可靠代码：先拆解业务规则，再画流程图，接着定义函数接口，最后提供单元测试或错误诊断指令。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
跃问AI能写复杂的逻辑代码，但直接丢一句“做个订单结算系统”会生成一堆漏洞百出的代码——它不是不理解复杂逻辑，而是你没给它拆解后的输入。
先拆逻辑，再喂跃问
跃问不擅长直接处理“订单结算”这种模糊需求。它真正高效的地方，是把已拆解清楚的函数级任务转成代码。
第一步：把业务规则逐条列出来，比如“优惠券过期不能用”“满减和折扣互斥”“运费按重量分段计费”。【必须写明每条规则的触发条件和输出结果，不能只说‘要算运费’】
第二步：画文字版流程图，标出每个判断节点的输入、分支条件、返回值。例如：“输入商品列表→计算总价→判断是否满199→是则减30→否则跳过→下一步……”
第三步：把流程图里每个菱形判断框，单独拎出来定义成一个函数。比如“check_coupon_validity(coupon, order_time)”“calculate_freight(weight, region)”。
第四步：对每个函数，明确写出：入参类型与含义、返回值类型与含义、异常情况（如coupon为空时返回什么）、边界值（weight=0时怎么算）。这一步漏掉，跃问大概率会默认返回None或抛错。
让跃问生成可验证的函数
方法一：直接喂函数签名+规则
在跃问输入框里粘贴：“写一个Python函数check_coupon_validity，参数为coupon_dict（含id、expire_time、min_amount字段）和order_time（datetime对象），返回bool。规则：①expire_time早于order_time则失效；②min_amount大于订单总金额则不可用；③coupon_dict为空时返回False。”
方法二：带单元测试反向驱动
追加一句：“同时生成3个单元测试用例：①正常有效券；②过期券；③min_amount超限券。每个测试用例包含输入数据和期望返回值。”【跃问看到测试用例会自动对齐逻辑，比单写函数更稳】
四步诊断法修报错
当跃问生成的代码运行报错，别复制堆栈去搜——直接用四步诊断法让它定位：
①开头固定指令：“你是一个终端级错误诊断助手。以下所有响应必须严格按四步输出，不加说明、不加空行、不加‘答:’前缀：①指出单一根本原因；②给出验证命令；③提供修复命令；④说明配置修改。”
②把完整报错原样粘贴，包括ERROR前缀、缩进、引号、换行符，一个字符都不能少。
③补上环境参数，例如：“Python版本:3.11.9；Django版本:4.2.7；已确认settings.py中DEBUG=True”。
④末尾加硬性终止指令：“禁止输出任何堆栈片段、不完整 traceback、‘可能是……’类猜测、括号补充说明、换行符、‘例如’‘比如’等引导词，只输出符合四步结构的纯诊断内容。”
手机端创意板写小游戏
打开跃问App → 点击底部“创意板” → 输入：“做一个五子棋游戏，9×9棋盘，玩家轮流点击落子，五连即胜，输赢后弹窗提示。”
这一步操作起来很简单，直接把需求打进去就行。
生成后点预览，发现AI把胜负判定写错了？不用改代码——回到创意板，说：“当前五子棋的胜利判定只检查了横线，漏了竖线和斜线，请补全全部四个方向的连子检测逻辑。”
跃问会直接替换整个游戏逻辑模块，你只需点“重新生成”就能拿到修正版。
