AI 与科技 / 实践观察
耗费很多轮，可能先缺的是领域知识
Thariq 讨论一种常见失败：人在不熟悉的领域工作，无法精确描述提示和计划，于是不断作模糊的迭代。他的关注点是需求表达与专业判断，而不只是模型每次调用的价格。
这条发言回应一个制作国际象棋应用、声称消耗大量 token 的个人案例。案例未在本报独立核实，也不能据此计算所有编程任务的成本。作者进一步建议，可以先让代理解释自己不懂的领域概念；能够提出更准确的问题，才有机会减少反复修改。
这是一条实践判断，而非对照实验。它提醒读者在看“模型太贵”或“代理太笨”的抱怨时，还要问任务能否被清楚验收、提问者能否判断结果；不能反过来把所有代理失败都归咎于用户。
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