给模型一句模糊目标就动手，产出的代码通常与真实意图错位；先写 spec 再执行，也可能以最快速度实现无人需要的功能。两类失败的成因都是目标没有在动手之前对齐。本文把“对话-计划-分条-执行”整理为一条对齐路线：对话阶段用追问与反向访谈问出真实约束，计划阶段写定验收标准与执行顺序，分条阶段按依赖与接口切分，执行阶段交给模型自主循环。本文结合 Lost in the Middle、context rot、GitClear、DORA 等公开数据，说明对齐为何要发生在上下文预算最充裕的时候，并给出失效方式与不划算条件。

用一个三层框架帮助工程师理解大模型在软件开发中的应用。基模型层是发动机，只生成文本不执行 IO。中间层是传动系统，管理上下文、工具调用、协议和权限。应用层是驾驶舱，封装为 IDE 插件、CLI Agent 等产品形态。文章逐一梳理了 GPT-5.5、Claude Opus 4.8、Gemini 3.1、Qwen3.7-Max、Kimi K2.6、GLM-5.1 和 DeepSeek-V4 的官方信息，并讨论了跨层误解的常见来源和诊断方法。