#CoT进阶

Plan-and-Solve 进阶：动态重规划 + 自我反思，让 AI 在长任务上不再跑偏

Plan-and-Solve 的基础版（'先列计划，再执行'）在 09-09 那篇里讲过——它在中等复杂度任务上能把准确率从 71% 提到 84%。但**在长任务（10+ 步、跨多文件、有外部依赖）上，基础 P&S 仍然会失败**：计划定下来后 AI 会一条道走到黑，遇到预期外的情况不会回头重规划。这篇文章给出基础版的 3 个高阶进化：动态重规划（执行中遇到偏差就重新列计划）、自我反思（每 3 步停下来回看前面的推理）、验证循环（最后一步不直接给答案，跑一组验证用例确认）。这三种技巧组合起来，在 50 道题的自建测试集上把准确率从 84% 进一步推到 94%，并在两个真实项目场景（迁移 + 代码审计）中拿到稳定结果。