用Prompt让AI写Python脚本，总是忽略错误处理怎么办？

你这情况太常见了，光在Prompt里说“健壮”基本没用，模型对抽象词不敏感。我一般直接列死条件：所有open必须包with/try，requests必须带timeout和raise_for_status，不然它就当没看见。few-shot确实管用，贴两段你满意的错误处理模板进去，比说一百句都强。还有个偷懒办法，生成完再发一句“逐行检查有没有漏掉异常处理和超时设置，列出问题并重写”，相当于让它自己过一遍，能省不少review时间。

这个问题我太有同感了，之前写数据清洗脚本也是，说一百遍要加异常处理，它还是给你裸写。后来我发现光在prompt里说“健壮”基本没用，这词太抽象了，模型理解不了你到底要什么。你得把要求具体化，比如直接写“所有文件操作必须用try-except包裹，网络请求必须设置timeout=10，并且失败时重试三次”，这样它才会照做。

few-shot确实管用，我一般会在prompt里塞一两个自己写好的带完整错误处理的函数当模板，然后说“按这个风格写”，效果比纯文字描述好很多。另外分步骤输出也有坑，你让它一步步来，它每步只顾当前逻辑，全局的异常处理反而被切碎了。

至于自查，我试过让它生成完再发一条“请检查上面的代码，指出所有缺失的错误处理并修正”，确实能补上一些漏的，但别指望它一次到位，还是得自己扫一遍。多线程那块更麻烦，它经常忘了在子线程里捕获异常，不然主线程根本不知道子线程挂了。

说到底还是得把错误处理当成硬性约束写进prompt，别用“请确保”这种软话，直接列清单。我现在都是先让它写主逻辑，再单独发一轮专门加异常和日志，分两次比一次全塞给它靠谱多了。

我也遇到过，光写“请加异常处理”基本没用，模型会默认你要的是能跑通的demo。后来我改成在prompt里直接规定：每个IO操作必须包try/except并打印上下文，网络请求必须带timeout参数，不遵守就重写。few-shot确实更管用，给两段正反例对比，它模仿得很快。生成后自查可以加一步，让它以reviewer身份逐行挑毛病再输出修改版，虽然多花点token但省不少手动活。

光说“健壮”太虚了，直接要求每个IO操作必须包try except，它才老实。

我一般会在prompt里直接给个反面例子，比如“像下面这样写就是错的：open('x')”，然后让它按正确方式重写，比单纯说“要健壮”管用多了。让AI自查这招我也试过，但得换个说法，比如“假设你是code reviewer，逐行挑毛病”，不然它只会敷衍说“代码没问题”。多线程加日志这种复杂场景，最好拆成两轮对话，先让它出结构再填异常处理，一次性搞定基本不可能。

我一般会在Prompt里直接给个模板，比如“每个IO操作必须包try/except并记录日志，网络请求必须设timeout=5”，比笼统说“健壮”管用多了。few-shot确实有效，塞两三段带错误处理的代码当例子，它模仿得挺像。生成后自查可以试试让它扮演reviewer，单独发一轮“找出这段代码里所有没做异常处理的地方”。不过多线程那种复杂场景，还是得自己兜底，AI经常漏掉race condition。

我之前也遇到过类似情况，感觉光说“健壮”太抽象了，AI根本不知道你具体要啥。后来我把要求改成“每个IO操作必须包try-except，网络请求必须设timeout=10”，效果就好很多。few-shot确实有用，给一两个带完整异常处理的例子，它模仿得挺像。自查的话可以生成完再发一句“检查上面代码有没有遗漏异常处理，有就重写”，比一次性要求靠谱。

我一般会在prompt里直接加一句“每处IO和网络调用必须带try/except和超时，否则重新生成”，比笼统说健壮有用。few-shot确实管用，扔两段你自己写好的带错误处理的样板进去，它模仿得很快。生成后自查这块可以再发一轮：“逐行检查这段代码，列出所有可能抛异常的地方并补上处理”，虽然多花token但省review时间。另外多线程加日志这种复杂场景，建议先让它只出结构再填肉，一次性生成基本都会偷懒。

这个问题其实挺典型的，我自己的经验是光在prompt里写“健壮”“异常处理”基本没用，模型对这类抽象词的理解太泛了。后来我改成在prompt里直接列硬性规则，比如“每个open必须用with且包在try里”“requests必须带timeout=10和retry”，效果明显好很多。few-shot确实管用，但别给太长的例子，挑两三个关键场景就够了，太长反而让它照抄结构。还有个坑是任务一复杂它就顾此失彼，我现在会把错误处理单独拎出来做一轮，先让它写主逻辑，再单独发一条“给这段代码补全异常处理和超时”。至于自查，可以生成完再追问一句“逐行检查是否有未捕获异常和资源泄漏，列出问题再改”，它通常能揪出几个自己刚写的漏洞。不过说到底还是得自己扫一眼，AI在这块目前没法完全放手。

这个情况太常见了，我自己的经验是光在prompt里写“请确保健壮”基本没用，模型会把它当成一句套话忽略掉。后来我改成把错误处理拆成硬性约束，比如“每个open必须包在with里并捕获IOError，每个requests必须设timeout=10并捕获Timeout和ConnectionError”，它才老老实实照做。few-shot确实有效，但别给太长的例子，挑两三个典型场景就行，太长反而稀释注意力。还有个坑是任务一复杂，模型会优先保功能正确性，异常处理这种“非功能性需求”就被挤掉了，所以最好让它先输出伪代码或函数签名，确认结构后再填实现。至于自查，我试过让它“扮演代码审查员，逐行检查是否有未捕获异常”，有点用但会漏，尤其多线程和日志那种场景。现在我干脆把常见错误处理模式写成一个模板，让它往模板里填业务逻辑，省心不少。你也可以考虑用pylint或ruff跑一遍，让AI根据lint结果改，比让它自己空想靠谱。

这个思路不错，收藏了。

我一般会在prompt里直接给个模板，比如“所有open必须用with，所有requests必须带timeout，违者重写”，比笼统说“健壮”管用多了。few-shot确实有效，塞两个带try-except的示例进去，模型模仿得挺快。自查的话可以追加一句“生成后逐行检查文件IO和网络调用，列出遗漏项再修正”，亲测能逼它自己抓几个坑。不过多线程那块该崩还是崩，感觉还是得自己盯着核心逻辑。

我之前也遇到过这问题，后来发现光写“包含异常处理”太抽象了，模型根本不知道你要细到什么程度。可以试试直接给它模板，比如“所有open都用with并包try-except，网络请求必须设timeout并捕获Timeout异常”，越具体它越听话。至于自查，我会在生成后追一句“请逐行检查这段代码，列出所有可能抛异常但没处理的地方”，效果还行但也不是百分百靠谱。