想了解下, 在写代码这个事情上, 还有哪些事是 AI 解决不了的

正好有个问题，看看大家能不能帮忙解决一下：

1.我们要做一个多租户的云端 agent 项目，用的 agentscope ；

2.现在让 ai 写代码，ai 只管实现功能，很多时候，agentscope 官方文档里面有的内容，它都要自己创造方法实现，导致项目越来越烂；

3.让它参考 agentscope 的文档，其实它只看文档首页，或者根据关键词，并不能自行检索文档内容；甚至有时候连文档也不看，只顾着自己盲目实现；

4.有很多大佬肯定会说了，要约束它的行为，是不是我要先把 agentscope 读熟读透呢？

5.针对新兴的功能和系统，大模型能参考的资料其实很少很少，所以很多它都会乱编，需要一个人参与顶层设计来规范，不能由它自由发挥；

6.针对所有已经成熟的系统，大模型确实能做到很好；

7.还有一个问题是，让它修复 bug ，总是会修复好一个，又搞坏另一个；

8.大模型确实还是人的问题，如果我的能力不够，那么我也就无法约束它做到最好；

9.那么针对我这种能力不足的，只有被淘汰的命运吗？

@yunv2 我们之前也考虑做云端 agent 项目，你们这投了多少人，感觉沙箱 权限都是大问题。

我切身体会到的困扰：1.大型项目或较大的需求，很容易上下文超标导致结果不理想，有时候不得不划分多个 session 来进行，但是这些 session 可能互相关联，没法完全独立。2.修复问题容易治标不治本，我用 codex+chatgpt ，它排查问题的确很在行，但有几次是不断通过补丁去修 bug ，忽略了导致问题的深层根本原因。

不能量化的东西目前解决不了，比如我是做 WebGL 的，很多需求都是特效和渲染，这需要人眼睛的深度参与。

@Meteora626 这项目纯属赶鸭子上架，做的过程发现很多问题。公司的意思都有 AI 了，不都是现成的吗，AI 什么都能干，还投入人力？工作量大，多买几个账号就行

分层，抽象。ai 很容易写平铺直叙的代码，无法扩展

文档我感觉还是得拉到本地仓库 做成 md 给他读，在线的文档读起来效果很差

@yunv2 是的，我们投了一个月 又老老实实本地客户端了

ai 的上限取决于写提示词的人的上限
开发水平越高 ai 越厉害,反之连代码都看不懂就别怪 ai 不给力

一些图纸编辑器类似 https://trpz3.github.io/sld

还有理解长文档总结时候容易断片，容易忽略某些内容。