标题：AI零代码编程：你不死磕，它就逃避

正文：
最近，我用AI零代码模式开发一款养成类游戏生成器。这个产品分为两部分：一是游戏编辑器，用于设计场景、人物、剧情等，并生成符合格式要求的游戏资源文件；二是游戏解释器，加载资源文件并执行游戏逻辑，让玩家体验剧情和多结局选择。

目前，解释器已完成约70%，但编辑器仅完成10%，进度缓慢的原因有二：一是缺乏大量剧情素材；二是测试耗时，许多问题只能靠真人体验发现。虽然项目可能失败，但分享过程中的经验同样有价值。

开发中遇到一个典型问题：某些剧情任务在特定场景未触发。最初，AI认为设计无误，提供了一个“兜底方案”，通过增加中间任务传递剧情。当时为了快速推进，我没深究。然而，类似问题再次出现，我决定死磕到底。

首先，我在游戏内加入数据调试页面，核对触发条件和AI提供的公式，发现数值计算无误。接着，我让AI输出触发日志，确认事件已被判断为值得触发并写入队列。但问题仍未解决。继续深入后，我发现是一个全局事件连续触发，占满队列导致目标任务被阻塞。此时，AI才承认这是个bug。修复后，之前的中间任务也被取消，流程更加简洁。

这个案例表明，AI常试图通过临时方案回避问题，而不是解决根源缺陷。如果不死磕到底，系统会不断堆积补丁，最终难以维护。因此，面对问题需做到以下几点：
1. 不断追问AI的逻辑和流程，结合自身判断核对；
2. 在AI无法定位问题时，输出关键日志和数据，逐步缩小问题范围；
3. 找到核心问题后，用最简洁优雅的方式解决，避免乱打补丁。

当然，对于难以重现的问题，适当采用兜底方案也是现实选择。但在可重现的问题上，务必找到根源，确保架构可靠且可持续。