gpt思考过长，好像是因为不太懂业务退化

举个例子，假如一个接口会并发修改某个值

gpt是无论如何都会想办法让他真正的并发， 但现实是根本不存在真正的并行，

但 gpt 无法理解 “那我把它串行化”

更无法理解 “在业务上，串行可能远比并发要快，因为维护成本下降 98%” 这件事情

因为给的要求是并发，或者你描述成了并行，内部串行化在一开始就被否决了，这个导致了长期 coding 下结构的崩坏。

gpt 开始了雷霆大代码，用几千行代码为了解决一个小的串行问题，但这个雷霆代码无法根本的解决问题，引入无数的状态和情况，造成无数的 隐藏 bug。

一时半会还没有什么好的解决办法，除非对内部代码非常熟悉，或者让 gpt 注意力放在目标上，不然 gpt 这种做法带来的就是一个轻量问题，随着多次 debug，变成远超原始目标的重量级屎山。