在處理複雜的開發任務時，有一個值得嘗試的有趣工作流程：將你的整個代碼庫輸入到一個AI模型中，讓它生成一個針對另一個平台優化的詳細提示，然後將該提示直接輸入到第二個AI中進行實現。這個兩步驟的過程本質上是在不同的推理引擎之上層層疊加——第一個AI將你的問題濃縮成一個晶瑩剔透的指令集，而第二個則帶來新的視角和不同的優勢來進行實際執行。這就像在你的代碼工作流程中加入了第二意見。通過提示工程進行的額外來回可能看起來較為間接，但它常常能捕捉到單次流程中會遺漏的邊緣案例。