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我写公司的一些底层框架，说个需求让 AI 嘎嘎给你一顿写，乍一看也算是实现了，但是细节太难受了，这里不考虑缓存击穿，那里不考虑性能问题。
有啥技巧没？请教一下大家
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Biem Jan 16
VibeCoding 是自然语言编程，本质是信息 A 到信息 B 的转化，想一两句话就做出来符合你心意的软件，从第一性原理来说都不符合信息论的。我的经验是做工程落地不要试图突破底层规律，而是利用底层规律指导上层实践，多建立因果。
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muam Jan 16
这是 Transformer ，token 在不断的计算，远端的 token 在当前上下文就是会减弱，不会上下文管理，一上来就想拉一坨大的，特别是已有的代码仓库里面有大量的历史代码，基本上是行不通的
首先就是上下文管理，你一定要记住，这不是智能，它只是在计算相关性，所以一定要把所有的代码都通读一遍，整理好计划，哪怕再小的修改任务，也要生成说明跟计划，然后根据这个计划去一步一步修改 |
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raphx Jan 16
是用的 opus 4.5 吗，如果不是建议试试，嘎嘎爽
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MAVETRICK Jan 16 via iPhone
说句难听点的，本站大部分人都不能算是会用 ai ，如果你们都觉得自己会用，那街边拉个会打字的都算是会用。
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felixcode PRO Cursor 团队最近用 GPT-5.2 运行一周编出了一个浏览器，所以 VibeCoding 更加挑人吧。
"We built a browser with GPT-5.2 in Cursor. It ran uninterrupted for one week. It's 3M+ lines of code across thousands of files. The rendering engine is from-scratch in Rust with HTML parsing, CSS cascade, layout, text shaping, paint, and a custom JS VM. It *kind of* works! It still has issues and is of course very far from Webkit/Chromium parity, but we were astonished that simple websites render quickly and largely correctly. " |
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lakernote Jan 16
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franklioxygen Jan 17
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gongym Jan 17
说句更难听的，AI 时代就是暴露了很多人的沟通和表达能力根本就是不行，脑子里就算是有想法也根本不会有条理的输出
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jadeborner Jan 17
还是不会用
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fbu11 Jan 17
所有认为 AI 写代码好用的其实总结一句话：
整理文档：写出完整详细的任务计划、分段一点点写需求，不会写 prompt=>不会用 AI ，会写 prompt 才能入 AI 的门槛，markdown 是天 |
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nilaoda Jan 17
@franklioxygen 很好奇这种爬虫性质的东西如果遇到一个现有框架不支持的视频网站或者移动端 app ，AI 能否做到零人工介入开始抓包、反编译、二进制调试、逆向算法等分析？
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beihu Jan 17
我日常代码都是自己写 除了遇到项目里面陈年老坑去要排查用 AI 排查问题效率很高
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zhanshen1614 Jan 17
AI 依赖上下文，提供的信息越宽泛代码质量越差，没提到就当没这回事。你要防缓存击穿，那么就得提供缓存系统的基本信息，比如单节点还是集群，还有系统架构、运行环境、系统的功能需求和非功能需求。
我最近在用 go micro 开发 EDA 的微服务，用 Vscode 自带的 Copilot 生成代码，本来想让它把自创的事件侦听器改得性能高一点结果没改到点子上，后来我发一段对话询问读多写少的场景改成 sync.Map 是否可行 AI 回答可以，然后就按照这个去改。 AI 目前对于系统架构还是比较乏力，生成的实现方案（含代码）经常是整合资料，最多只能当助手不能当主力。 |
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satoru Jan 17  2
AI 会最先替代掉那些认为 AI 可以替代掉自己的人
如果他们觉得 AI 生成的内容很完美 要不就是他们日常写的东西毫无新意，都是网上别人写过千万次的 要不就是他们没有能力分辨好坏 |
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franklioxygen Jan 17 via iPhone
@nilaoda AI 应该可以做到，本质上都是流媒体传输
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exoticknight Jan 17
技巧是你自己要先能写出来，ai 只是帮你干了累活
你要从写代码思维转为至少是小组长思维 |
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xjzshttps Jan 18
之前用纯 ai 的方式前后端一把梭高过一个玩具项目。
实现是能够实现，但是命令并不会很遵从，测试不过也会自己找理由。 我是后端，看后端代码就发现很多地方有问题，有看不过去的地方自己去写的。 不过可能问题在于我要求的后端代码不是常见逻辑。 前端我也改过，但是代码太长，又很久没怎么接触前端，不好说具体质量。 前几天在一个之前的外包项目加个功能， 尝试了下，发现是现实错误的，至少我看起来很不对。 然后我提供了我认为正确的思路，让他按着思路去实现对应函数，实现出来的虽然有 bug ，但是我给他修了。 我体验是，这玩意是可以完成一些功能。 别指望能有多好，很多是能跑，甚至看起来能跑，更甚者可以圆过去的不能跑。 但是的确可以节省时间，你说完详细逻辑，让他照着你的逻辑写就行。 一些你大概知道有这么回事的事情可以让他去查，不用自己去看资料。 我现在觉得，其实对使用者技术要求更高了。 使用者要超过 ai ，能够给 ai 指出来具体思路，能够审核 ai 的做法是否正确。 能够及时改正 ai 的做法。 把 ai 当作新人级别的下属才是更好的做法。 |
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