起因是我想用elisp实现某个功能，自己写大概是写不出来的，过去遇到类似问题都是用的php实现，elisp调用，实际无必要依赖php，应该在遇到elisp做不好的事情时，在用其它语言。
用自然语言发给AI，AI给出的结果不佳，当然继续反复沟通反馈，不断调整，最后也应该能得出想要的结果。
我感觉有点麻烦，于是就继续用我的古法，现写php，写完发给AI，说把这些功能、函数用elisp实现，功能保持一致，这一次AI完全理解了我的意思，给出了让我比较满意的elisp代码
不知道是否也有人是这样的用法，把某个编程语言的代码（现写）发给AI，让AI用某个冷门语言在功能保持完全一致的要求下实现它
有，有时用自然语言很难说清楚，我也不会用代码类的uml讲给gpt；我就简单matlab或python写个流水账demo，都不用可运行，能说明大致意思就够了；让它再转写别的语言或更好组织，有时会非常高效。
你应该用的是网页AI，不是AI agent。
AI agent处理过程中，可以去阅读"文档/源码"，效果比网页AI好非常多。
所以是古法AI编程
可以先古法手搓一版，之后让AI agent阅读提建议
自然语言想准确表达一个事情还是很难的
不是什么大项目，代码量比较少，感觉网页对话就已经够用了。
归本溯源, 编程语言也是“语言”, 你实际上是用一种非中文的语言严格 prompt 出了自己的需求
自然语言主要是很多时候思路不清晰，流程没有理顺，所以要明确表达会有点难，而写成代码，在写的过程中会自动把流程理顺，思路理清。意思表达无误AI就可以更快的完成任务。
不过大多人对AI的用法，应该是先让AI帮自己把自己的思路理清，流程理顺，然后才进行下一步
是这样的，很多简单的问题，如果要我用自然语言组织并描述清楚给AI，那其实花费的时间比我自己写代码花的时间还多
嗯嗯，用AI帮忙理思路、定开发流程还是很有用的，对于业务复杂、牵扯第三方包多的功能。
我是因为个人原因，主要是算法设计类，基于自己自己的数学公式，写出核心代码、写对比实验，有些时候太难描述需求了。直接给数学，让AI帮忙理解和推导、给思路挺好，直接写成能用的算法原型，通常不太行（没深度用过fable、mythos干这个事，可以期待下新模型便宜后；目前fable我只舍得用它当数学百科大脑用，写代码用不起、且已被封了 
）