- 想问问大家：
- 大家觉得在AI编程时代，能看到底层代码的能力还重要吗？
- 怎么养成在AI编程的过程中也学会本该学会的底层的能力？
- 如何系统有效地把自己与AI交互的过程中学到的东西保留下来，形成一个知识系统工程？
- 大家是变得更注意力分散了，需要频繁在不同上下文和AI工具的窗口间来回穿梭，还是依然还是业务优先，古法手搓，只是在自己重要的业务流程中必要地加入AI工具？
- 大家是AI优先还是业务优先？所谓的AI优先就是不管什么事情都放在AI窗口中去尝试，已经忘记了不使用AI工具去完成一个任务是啥样子的流程。所谓的业务优先就是AI对自己的生活和工作的侵入不深，依然只是把AI当成一种正常的生产力工具，会优先根据AI工具能力的边界判断是否AI对自己有用，然后才具体问题具体分析地批判使用AI。
1 个赞
AI 干 AI 的，我看我的抖音
2 个赞
我觉得 vibe coding 能不能学会，关键在有 spec 之前别乱 vibe，不然越写越飘。我自己搞了个土办法：没写清楚要干啥就不让它动手，跑偏就喊停。你说的"学不会"，八成就是缺这道闸——光 vibe 没刹车，肯定乱。要不试试一次只 vibe 一个小功能？
2 个赞
确实要把Vibe控制在人脑能Review过来的小步带宽下！感谢李老师！
1 个赞
我自己就吃了很多这样的亏，所以目前在做一些这样的控制产品。
2 个赞
确实感觉纯Vibe会出现很多问题，Vibe很爽，善后就很麻烦了，小步迭代克制，反而更有助于项目的长期维护。
1 个赞
小步迭代是一方面，最大的问题在于，很多情况下想做一个大产品，但是没有想清楚，只有一个模糊的概念，所以开动的时候很快就能搭起来架子，但是这过程中需要不断的脑暴，而AI本身是不会主动中止跟你的脑暴的，这就导致你会一直有新的思路出来，所以第一点是要适可而止，守好边界。第二点还是回到迭代问题，因为迭代过程中可能会不断的修改，导致代码在修改过程中出现问题，因为AI擅长从零开始做，而不擅长修改和重构架构，你要重构，AI更多时候是在打补丁，这样的情况下，你会发现整个项目控制会很吃力，哪怕能驾驭也会有一些偏离最终导致大体是你要的，但是细节用起来不爽，所以第二点，对于上下文的衔接很重要，这里不是单纯能够靠记忆系统解决的。
2 个赞
贴一篇之前看到过的文章，是说现在这批“资深”程序员，都是从古法编程时代过来的，而将来的新程序员，都是通过AI分析问题和开发，最后只是review一下，可能会失去懂系统代码、通过底层代码分析问题的能力 
程序员的下一代，谁来培养？
2 个赞
你们让AI写完代码，自己不review的吗
2 个赞
我觉得有了vibe coding以后，更需要扎实的技术水平了，有经验的会更懂得如何限定边界
2 个赞
现在有变化了，我们之前是团队项目，有非常严格的软件工程，现在AI时代，很多都是不懂编程的人进来，自己干，这种情况下，更多的问题在于产品本身，而不在于coding这里。
1 个赞
小项目可以这样。规模大一点的项目，要考虑到后面维护的问题，很多时候AI写的代码是不考虑后续维护的，甚至性能方面也不考虑，只专注于完成功能逻辑。不过只是目前是这样，后面肯定会解决这个问题。等到了真正的赛博时代，可能团队也是AI团队了，一个人管一堆AI
2 个赞
我认为关键点在是否允许AI写出超过我维护水平的内容
“忠诚实现”应该是最高标准
我举个失控例子
AI通过反编译DLL提取了部分已编译代码，拼接到了我的应用
这是个完全没法维护的情况（KimiK3在我这实际干出这个事情）
就算AI再强，
此位置要制止，否则后面项目是什么样已经不是你说了算。
2 个赞
其实我觉得恰好相反，我在实际用的时候，经常是ai会考虑后续维护和扩展，写特别漂亮的架构，然后我告诉它避免过度抽象，先把功能写出来再说。
2 个赞
我时常都遇到本来一行代码可以解决的事情，AI却写了一堆，就算规则里说明以最小改动的方式设计修改方案，也会这样，就是有种失控的感觉。然后好几个页面做同样的修改，好像不会考虑代码复用一样，不会把一些可复用的代码封装起来
2 个赞
害，看想研究到什么程度，只是随便玩玩，随便糊糊，糊弄工作交差，啥也不用懂，梭哈ai。想深入了解，想了解硬件软件内核，图形学，数据结构，参与算法竞赛等等，想一辈子混在计算机行业，自然就得升入学习。
我们边缘玩家就老老实实充钱，玩trae这款游戏就行了，不要想太多。
自从玩了trae 我王者也不玩了，cs也不打了，小说也不看了，trae实在太好玩了
3 个赞
受教了李老师！
1 个赞
算法系统的review，工程系统的不一定
1 个赞
我感觉自己确实对这一块还是很焦虑的
1 个赞
可能和用的模型有关
1 个赞