AI 辅助编程可以帮普通用户修改小脚本，但“回答很有自信”不等于代码适合直接运行。本文用一个把文件名转成大写的需求，演示怎样提供最小样本、要求预览、查看修改差异和验证结果。练习在独立测试文件夹完成，不对个人文档或网站线上目录直接操作。
一、把报错信息变成可复现问题
准备系统、语言版本、执行命令、完整报错和最小输入。不要只截一张“运行失败”的弹窗，也不要把整个含口令的项目打包上传。
环境：Windows，Python版本填写实际值。
目录样本：demo/a.txt、demo/B.txt、demo/sub/c.txt。
需求：只预览demo顶层文件改成大写后的名称，不递归、不改内容。
限制：第一版不得重命名，不得删除、移动或覆盖文件。
请解释处理重名冲突的方法，并给出运行前后预期。
提供“a.txt 与 A.txt 同时存在怎么办”这样的边界问题，能发现脚本是否考虑大小写不敏感文件系统。不要等它处理真实资料时才遇到冲突。
二、先运行只读预览
下面是一个最小的只读示例。它只列出候选变化，不修改任何文件。创建 preview.py，与 demo 文件夹放在同一级。
from pathlib import Path
folder = Path("demo")
if not folder.is_dir():
raise SystemExit("Create a demo folder first")
for path in sorted(folder.iterdir()):
if not path.is_file():
continue
target = path.with_name(path.name.upper())
if target.name == path.name:
print("UNCHANGED", path.name)
else:
print("PREVIEW", path.name, "->", target.name)
运行后应只看到计划列表，子目录里的 c.txt 不出现。检查原文件名、文件数量和内容都没变，再考虑下一版加入真正执行功能。
py preview.py
三、让 AI 一次只改一个问题
只修改我指出的问题，不重写整个项目。
先说明原因与最小改动，再提供修改后的完整小文件。
保留现有输入输出规则；需要改变行为时明确列出。
不要新增联网、自动下载、删除文件或后台执行。
同时给一个正常样本、一个空输入和一个冲突样本的预期结果。
把同一组样本用于每一版。不要今天改报错，明天发现输出格式也变了，却不知道是哪次修改造成的。
四、用差异检查理解改了什么
如果目录已经使用 Git，可以先查看状态，再检查差异。不要为了获得干净状态而重置已有改动。
git status --short
git diff -- preview.py
git diff --check
没有 Git 的练习，也可以保存 preview-v1.py 与 preview-v2.py，用编辑器比较文件。重点寻找范围以外的行为：新增网络请求、硬编码路径、删除操作、依赖安装或密钥读取。
看不懂某段代码时，让 AI 用具体输入解释“会读取什么、会写到哪里、是否覆盖”。解释与代码也可能不一致，所以仍要在副本中验证。
五、真正执行前的验收
如果最终需要重命名，要求加入显式执行开关、冲突检测和操作日志；先预览完整清单，再对测试副本执行。保存原名与新名映射，确认失败时能按日志恢复。
本教程不提供直接批量改名代码，因为练习目标是掌握验证过程。对于重要文件，备份不是一句提示，而应在运行前确认有可打开的副本。
六、常见问题与排错
AI 说代码没问题，但还是报错？
提供同一次运行的完整错误栈、命令和工作目录。先确认实际执行的是刚修改的文件，而不是旧副本。
它让我升级一堆库，应该照做吗？
先问哪个依赖解决哪个错误，在独立环境中测试。标准库能完成的小脚本不必随意增加依赖。
能让 AI 直接连服务器修改吗？
先在本地副本复现并确认差异。涉及线上服务、数据迁移或权限时，应有明确备份、回退与验证步骤。
可接着用隐私处理方法准备脱敏日志。Git 命令说明见官方 git diff 文档，文件操作接口见Python pathlib 文档。