别再给AI下指令了，给它一个“环境”，它会自己把事情做对

张开发
• 2026/4/16 14:06:33 • 15 分钟阅读

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别再给AI下指令了，给它一个“环境”，它会自己把事情做对
一个真实的感受：我发现自己写代码越来越少，写“环境规则”越来越多。一、以前我们是怎么被“累死”的？讲几个真实的金融场景。场景1：日终结算每天下班前，系统要把当天的交易流水汇总、计费、生成结算单。逻辑很固定：读取各渠道流水 → 按规则计算费用 → 对账 → 生成报表。但不同渠道的流水格式不一样，结算规则也经常微调（比如某类客户手续费打八折）。每次改一点规则，就要改代码、测试、上线，烦不胜烦。场景2：监管报送（1104报表、EAST数据）银保监会要求的1104报表，几百个单元格，每个格子背后都是一套复杂的取数逻辑。EAST更是要提取几十张表的明细数据。规则写得清清楚楚，但每年都有修订。传统做法是：读懂监管发文 → 改SQL/代码 → 跑数 → 人工核对。一个单元格错了，整个报送作废。场景3：对账本系统的账和对方系统的账要一笔笔勾掉。不平的标出来，生成差异报告。规则很明确：按交易日期、金额、流水号匹配，时间窗口±1天。但对方系统偶尔抽风，格式变一下，你的对账程序就崩了。这些场景有一个共同特点：规则明确、流程固定、审计要求死。但传统编程方式下，每次规则微调、格式变化，都要改代码、测试、发布，维护成本高到离谱。二、后来我想通了：别指挥AI，给它搭个“环境”以前我也是那种“给AI下命令”的人：“你是一个结算专员，请读取各渠道流水，计算手续费，生成结算单，注意XX规则……”这就像你对着一个人反复喊：“小声点！靠右走！别碰那个！”——累不累？而且AI一理解偏，输出就乱七八糟。后来我换了个思路：我不告诉你该做什么，我让你“感觉”自己在什么环境里。比如我这样定义结算环境：“你现

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