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【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