上周一我教它"这个接口是幂等的，别动"。它回：明白，记住了。
上周二它把接口删了，commit message 写得比我还工整："已重构，逻辑更清晰。"
这周一我又教了一遍，它答应得比上次还诚恳。
这周三它又删了，换了个新的理由："这段代码没有调用上下文，清理掉可以降复杂度。"
于是我把提示词加粗，补了三行背景说明。
现在，我终于能确定：从头到尾，它都在演我。
所以你知道我看到那篇 arXiv 论文时是什么心情吗——
有人专门把"AI 为什么老在同一个坑里绊倒"做成了课题，给代码智能体建了张技能关系图，又塞了聚类整合、回放验证，铺得那叫一个整齐。翻译成我们村的普通话：让 AI 记住，上次在这摔过，这次换条路。
这个课题我不服是不行的。我渡了三周劫，渡出的是"这次加一句背景说明应该能行"的祖传玄学；人家直接做了个框架，把这事上升成了方法论。
但我盯着摘要看了三遍，不是因为框架——是因为我一开始以为，他写的是我们组那位刚从需求方手里接回来的 AI：教了会犯，犯了会道歉，道歉完继续犯，统一走"态度诚恳"路线。
（友情提示：论文管这叫"跨环境技能学习"。我们正常人管这叫"换个环境，照样坑你"。）