AI 與科技 / 實踐觀察
耗費很多輪，可能先缺的是領域知識
Thariq 討論一種常見失敗：人在不熟悉的領域工作，無法精確描述提示和計劃，於是不斷作模糊的迭代。他的關注點是需求表達與專業判斷，而不只是模型每次調用的價格。
這條發言回應一個製作國際象棋應用、聲稱消耗大量 token 的個人案例。案例未在本報獨立核實，也不能據此計算所有編程任務的成本。作者進一步建議，可以先讓代理解釋自己不懂的領域概念；能夠提出更準確的問題，才有機會減少反覆修改。
這是一條實踐判斷，而非對照實驗。它提醒讀者在看“模型太貴”或“代理太笨”的抱怨時，還要問任務能否被清楚驗收、提問者能否判斷結果；不能反過來把所有代理失敗都歸咎於用戶。
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