Trong toàn bộ đầu vào và đầu ra token của AI coding, có một quy luật phổ quát, đó là tỷ lệ phần mã càng thấp thì chất lượng mã càng tốt. Biến đổi lượng có thể dẫn đến biến đổi chất, nhưng lượng này phải tích lũy nhiều, và không phải là lượng mã. Nhưng hiện nay, vấn đề của nhiều mô hình là có thể trong giai đoạn huấn luyện, tỷ trọng mã quá cao, họ thường xuyên chỉ tập trung vào việc xuất mã mà thôi. Nếu không có agent được xây dựng thông qua từ khóa gợi ý hoặc một số môi trường bên ngoài khác can thiệp, họ sẽ càng viết càng hăng say. Không phải viết nhiều mã thì nhất định là sai. Mà tỷ lệ cần phải giảm, cần có một lượng lớn mô tả văn bản khác để lặp đi lặp lại làm rõ tất cả các chi tiết, một lần lại một lần suy ngẫm, một lần lại một lần xác định trong các phương án khác nhau, đi đi lại lại giữa tổng thể và vi mô, từ nhiều góc độ khác nhau để xem xét vấn đề. Nhất định phải tìm cách đặt câu hỏi, hoặc viết tài liệu, hoặc đọc tài liệu, hoặc để họ xem lại, hoặc lên mạng tìm tài liệu tham khảo, tất cả đều là những phương pháp trưởng thành và hiệu quả, tóm lại, sử dụng những thứ khác để giảm tỷ trọng mã. Đây không phải là một mối quan hệ nguyên nhân - kết quả nghiêm ngặt, nhưng trong hầu hết các quy trình thì nó có liên quan cao. Càng cung cấp nhiều thứ ngoài mã, tỷ lệ mã càng thấp, và thường thì viết sẽ càng tốt. Đơn giản vậy thôi.