Iteration

AI 第一次输出往往只有 70-80% 可用。

大多数人的本能反应是：「不对，重写」 或 「再优化一下」。

这种模糊反馈会导致两个致命问题：

1. 全盘重生成：AI 会丢弃原本写对的部分，重新抽样，导致「好的没留住，坏的没修好」。
2. 指令漂移：缺乏具体修改锚点，AI 只能靠猜测调整，越改越偏离预期。

在前面的四篇文章中，我们构建了从 需求澄清、分步执行、交付物定义 到 示例对齐 的完整工作流。

今天，我们补齐最后一块拼图：当 AI 首次输出不完美时，如何通过「迭代优化」，用结构化反馈精准推到 100%，完成从「可用」到「完美」的最后一公里。