待验证50% 置信观点精确时间
大语言模型天然倾向于'多做一点'，可能在修复bug时顺手重构相邻代码，或在实现功能时添加未被要求的额外特性，这一现象被称为Scope Creep
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
Hooks与Skills：AI编程工作流从手动提醒到自动化系统的升级指南
bilibili林森夏AI2026/5/28
相关事实
待验证通过将模糊的风格描述拆解为具体设计参数（如无衬线字体、大量留白等），可以大幅收窄大语言模型的输出空间，提升结果一致性和可控性70% 相似待验证大型语言模型自然倾向于生成看起来完整的代码，包含各种防御性编程、抽象层和扩展点，这些对当前需求往往是不必要的70% 相似已验证大语言模型在代码生成场景存在幻觉缺陷，表现为引用不存在的库函数、生成语法正确但逻辑错误的代码等68% 相似待验证大语言模型天然倾向于生成包含大量预防性错误处理、抽象封装和可扩展设计的代码68% 相似待验证实验数据显示，语法约束解码使小型语言模型生成Bash代码的语法正确率大幅提高，引号不匹配和结构不完整等错误几乎被完全消除68% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/52844MCP
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