关于大模型的过度设计

发现是有这个问题，不过不好解决。 本质上是用户偏好的问题，有的人就喜欢事无巨细的答复，有些人喜欢简明扼要的回答。 一方面考虑大模型自身的能力，另一方面也看大模型猜用户的喜好准不准了

你这个和 https://github.com/lennney/stop-that-shit 的区别？

https://github.com/DietrichGebert/ponytail 试试这个？

@maolon 简单来说，are you sure 重点在于提升决策质量，用于 Agent 改代码之前 stop that shit 主要倾向于评估 Agent 的改动是否越界,也就是“做的时候别乱做” 我感觉二者是上下游的关系

只有 gpt 这个问题比较严重。grok 用的不多，国内模型 glm/ds 都还好。 gpt luna 其实也还好，sol 感觉特别喜欢过度设计

@coreJK 感谢回复，我在写这个 skill 之前有看过 Ponytail ，二者有一些相似的地方，但本质还有有区别的 Ponytail：在目标/方向大致确定后，优先寻找最小、最原生、最少依赖的实现方式，核心仍是 implementation minimization 。 AYS：在实施之前，把方案本身当作待验证假设，判断它是否有效、是否过度复杂、以及会带来什么后果。核心是 solution evaluation 。

过度设计的判断是非常主观的，它需要使用者和 Agent 的长期磨合，积累记忆，总结风格，形成 skill 。