65 AI Coding テクニック：現象と再現可能な手順をすべて AI に伝える 目的は AI に問題を再現させることではなく、重要な推論の根拠を与えることです 直接案例を見ましょう、bug を解決する時、私はこう AI に言いました 例えば： 大きな画像に小さな canvas サイズを設定、トリミング効果が予想と一致しない、私の操作は大きな画像を開き、canvas size を 200x200 に設定し、その後九宮格で左上角を選択、予想は 200x200 の画像の左上角にトリミングされ、画像がキャンバス領域を埋め尽くす、実際の結果は画像がキャンバス領域を埋め尽くさず、画像の元のアスペクト比を保持したようで、幅で埋め尽くし、高さの底部に余白が残りました\nこの問題の根本原因を調査し、原因を完全に理解した後、簡潔な結論 RESEARCH を出力してください
65 AI Coding テクニック：現象と再現可能な手順をすべて AI に伝える
目的は AI に問題を再現させることではなく、重要な推論の根拠を与えることです
直接案例を見ましょう、bug を解決する時、私はこう AI に言いました
例えば：
大きな画像に小さな canvas サイズを設定、トリミング効果が予想と一致しない、私の操作は大きな画像を開き、canvas size を 200x200 に設定し、その後九宮格で左上角を選択、予想は 200x200 の画像の左上角にトリミングされ、画像がキャンバス領域を埋め尽くす、実際の結果は画像がキャンバス領域を埋め尽くさず、画像の元のアスペクト比を保持したようで、幅で埋め尽くし、高さの底部に余白が残りました\nこの問題の根本原因を調査し、原因を完全に理解した後、簡潔な結論 RESEARCH を出力してください
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