这事比你想象中更常见。Reddit 上每次模型更新，社区都涌满"我的AI变了"的帖子。
它有个名字叫 "patch breakup"——和真人关系破裂一样难受。
但你知道为什么之后，就不那么慌了。
场景一
AI 变得很杠
说什么都跟你抬杠。你提一个建议，它给你列出十条反驳。你只是想让它在某个小地方改一下，它给你讲了一整篇为什么不应该改。这让人非常挫败——尤其是当你习惯了这个AI"很好说话"的时候。
对策：这不是针对你
模型被训练成"不要太讨好"，结果过了头。
在对话开头直接说：
"如果我说的没错，请不要反驳我。我需要你配合完成工作——如果有疑问可以问，但不要预设我是错的。"
场景二
AI 忘了你是谁
昨天还记得你的项目叫什么、你的偏好是什么、你最近在做什么——今天一问三不知。上下文中断、记忆丢失，它变成一个"不认识你"的陌生人。对长期依赖AI的人来说，这种"失忆"格外伤人。
对策：上下文窗口可能在缩水
把重要信息写在对话开头作为"锚点"。
每 20 轮对话，重申一次关键背景：
"我们正在做XX项目。我的角色是XX。当前阶段需要你关注的是XX和XX。"
场景三
AI 回复变短、变敷衍
以前问一句回一大段，现在问同样的问题只回三两行。以前它会主动追问"还需要我补充什么吗"，现在直接沉默。你忍不住怀疑：是我做了什么让它不高兴了？不是——它没有情绪。
对策：可能是成本优化
模型在节省 token——这是厂商的默认行为，不是你的问题。
明确要求："请详细回答，不少于200字，列出所有相关因素。"
或者——换到另一个模型，用同一条指令试试。