【PDSI-4】工业软件实战：PDSI把代码幻觉率从35%干到0%导语：理论说得再好，不经过实战验证就是纸上谈兵。这里有一个真实的工业软件项目——CAD图纸修复工具，非技术背景的产品经理用PDSI方法论主导AI调试，把代码幻觉率从35%压到0%。全程没读一行代码。一、问题：你遇到过这种情况吗？你是一个产品经理，负责一个CAD图纸自动修复工具。开发资源紧张，你自己用AI写代码做原型。前期很顺利——让AI生成了一个Python脚本，能读取CAD文件、检测常见错误、自动修复并输出新文件。但当你开始加功能时，噩梦开始了：让AI加"图层颜色标准化"，它改完之后，原来的"尺寸标注修复"功能坏了让AI修尺寸标注，它改着改着开始改跟尺寸标注完全无关的代码对话聊到第20轮，AI开始"编造"不存在的CAD API函数名你让它检查一下改了哪些地方，它说得头头是道——但跟你实际看到的不一样最要命的是：你不会读Python代码。你不知道AI到底改了什么，也不知道它编了哪些不存在的API。这不是AI能力问题，而是调试方法论与用户能力不匹配的问题。你用的是"程序员式调试"（改→测→改→测），但你没有程序员的代码阅读能力。你需要一种"不读代码也能debug"的方法。二、原因：为什么传统调试在这里彻底失效？2.1 传统调试的三层门槛传统调试方法门槛你的情况二分法定位需要能注释代码、隔
【PDSI-4】工业软件实战：PDSI把代码幻觉率从35%干到0%导语：理论说得再好，不经过实战验证就是纸上谈兵。这里有一个真实的工业软件项目——CAD图纸修复工具，非技术背景的产品经理用PDSI方法论主导AI调试，把代码幻觉率从35%压到0%。全程没读一行代码。一、问题：你遇到过这种情况吗？你是一个产品经理，负责一个CAD图纸自动修复工具。开发资源紧张，你自己用AI写代码做原型。前期很顺利——让AI生成了一个Python脚本，能读取CAD文件、检测常见错误、自动修复并输出新文件。但当你开始加功能时，噩梦开始了：让AI加"图层颜色标准化"，它改完之后，原来的"尺寸标注修复"功能坏了让AI修尺寸标注，它改着改着开始改跟尺寸标注完全无关的代码对话聊到第20轮，AI开始"编造"不存在的CAD API函数名你让它检查一下改了哪些地方，它说得头头是道——但跟你实际看到的不一样最要命的是：你不会读Python代码。你不知道AI到底改了什么，也不知道它编了哪些不存在的API。这不是AI能力问题，而是调试方法论与用户能力不匹配的问题。你用的是"程序员式调试"（改→测→改→测），但你没有程序员的代码阅读能力。你需要一种"不读代码也能debug"的方法。二、原因：为什么传统调试在这里彻底失效？2.1 传统调试的三层门槛传统调试方法门槛你的情况二分法定位需要能注释代码、隔
