我怎么感觉现在， AI 对编程的辅助，并没有网上讨论的那样夸张

[levin56]

现在 80%的代码还是自己写的，现在 ai 大致替代了之前搜索 Google 和 stackoverflow 的这一部分，为什么会这样，最主要的是通用型及一些辅助的 utility ai 作用比较大，因为这类代码关联的业务上下文比较少。

一般情况，你需要告诉 ai 你需要做什么，而现实我的情况是，我写完代码之前，我都不知道整体的思路会是怎么样的，边写才边清楚的。而且很多场景，等我写完给 ai 的描述需求一大段文字，或者把关联的文件代码上上下文一个个找出来打上去的时候，这段时间我自己代码都写完了，所以很多时候，除了通用型 utility 等与具体业务关联不强的，基本上是自己写，因为写文字需求和写代码几乎是等效的。

tab 提示对于小型项目效果也还可以，但是我们实际场合大多数是大型复杂业务的项目，这时候效果就会大打折扣。

我用的 ide 就是现在炒的天翻地覆的 cursor ，实际上我前端部分的代码用到 cursor 的频率会高点，我本身是全栈开发，所以都能写。后端我是写 dotnet 的，但是 cursor 的 vscode 体验远不如 vs ，即使安装插件，所以后端大部分还是 vs copilot 在辅助我一些简单的 tab 。

我手上的项目很多都是历史项目，都很庞大，各个地方关联强，耦合高，大批量的旧代码，还有各种奇奇怪怪的写法和模式，都是继承前人的技术债。这类项目 ai 的辅助较为有限，tab 生成的只要涉及到业务大多数也是错误的，而 cursor tab 又很激进。

什么类型的项目 ai 一定很在行，小型项目，通用业务，前人做多了的东西，比如你只要输入一句话，做一个贪吃蛇类的程序，他能分分钟给你生成一整个项目，一行代码都不用写。

即使不是旧的复杂项目，当项目复杂大到一定程度，上下文越来越大，ai 的辅助作用也会越来越小，除非你愿意手动告诉 ai 对应的 models 和想要调用的方法在哪，然后打出你的需求文字，ai 才能理解你的诉求，只有清晰明确的目标和上下文，ai 才能生成符合预期的代码。

其实本质上还是 ai 所能支持的上下文还不够庞大，或者说它还没有记忆，每一次对话如果不提供历史上下文，可以认为是无记忆无状态的，是个单次交互行为。

假如 ai 有记忆，你可以像对新的刚入公司的程序员那样，说你先花一些时间，熟悉一下我们的代码工程和业务逻辑这块内容，然后产生记忆库，知识库，后面接到新需求，自然能生成高正确率和可运作的代码。

又或者可以没有记忆，但是能支持的上下文窗口足够大（不是走马观花的那种），比如几百兆 context ，就可以把整个代码库一次性输入，让他做出分析和定位，自己找到关联的上下文，生成代码的正确率一样会很高。

[hello2090]

@binxin 赚钱很容易，你去找 10 个人，这 10 个人再去各找 10 个人，每个人给你 5 块钱，你很快就发大财了。你说这有人信吗？

[xwander]

我的使用感受是写简单的文档（请假条、审批意见）可以，论文这种严谨的需要注明文献和每句话出处则不行。比如我们写好了代码并注释全，就可以用 AI 给你写代码的说明文档，然后人工稍微修改一下即可。从 0 到 1 的原创工作还是得靠自己，从 1 到多则 AI 快多了。

[wryyyyyyyyyyyy]

目前感觉算是强力辅助，描述需求让他自己干肯定不行。

[yunyuyuan]

一楼已经道破了，你感觉的是对的，AI 确实能辅助编程，但是动不动说用 AI 写一个完整程序的都是营销号。
正如你说的，AI 很难理解上下文和实际的业务需求，所以我一般只有在写完一个通用组件或者函数后，才叫 AI 帮我整体提出优化意见。其他复杂的业务逻辑我都是只选择一部分，并提供对应的上下文，再叫 AI 改。
重要的还是如何合适地选择代码片段以及上下文和 prompt ，对代码一窍不通的人是不可能用好 AI 的，只能写写最基础的东西

[Felldeadbird]

还行吧，AI 降低了编码难度。

只要不是很冷门的，AI 都可以给出一个勉强的答案。

[pkoukk]

@lshbosheth #66 r1 比 4 稍强，和 o1 互有胜负，略弱于 o1

[pkoukk]

你使唤过实习生/应届生写代码嘛？就是你给架构设计和框架，写好示例，让他们干活
在我这，AI 和实习生/应届生能做的差不多，但是写的更快，更好

[andy7076]

@foufoufm 老实人

[ghostsf]

cursor 还行，实测。主要是对整体项目的理解，codebase ，compose 很好用。就是贵

[KookSpookk]

@foufoufm #4 确实是没有基础的人很有帮助，比如我。

[totoro625]

对非程序员群体帮助还是很大的
比如大家都在说端口敲门，但是 Google/v2ex 网友 给的那些工具、方法并不适用于普通用户
我就让 AI 帮我写一个符合自己需要的端口敲门方案，只需要发挥自己天马行空的想法提出需求，AI 就给我一个切实可行的解决方案
甚至运行结果出错了，AI 也能一步一步的帮我排解故障，相当于一个耐心的老师，可以针对你不懂的地方深入讲解

[MEIerer]

一觉睡醒，全球 ai 水平下降 100000 倍，只有我不受影响，从此走上神仙路

[LPJD]

你的感觉是对的，关键在于 [写文字需求和写代码几乎是等效的] 。当给 AI 描述需求的时间小于人工写代码的时间时，生产力将大幅度提高。人工写代码的效率是有限的。AI 理解需求并生成代码的速度比人工代码的速度高 100%，甚至更高。只要别人用 AI 用得好，自己不用 AI 写，那么生产力将比人低 100%，团队需要的人将多一倍，成本也高一倍。我给公司写的新项目，AI 代码现在能已经占 50-80%，比人工编码时间稍微快一点（旧项目还是人工快）。AI 编程本身的硬实力是存在的，关键在于怎么发挥出来。在市场竞争的一次次冲击下，可以预见的未来：生产力提高，而商品需求没增加条件下，对程序员的用人需求将慢慢减少。随着项目结束，肯定会有越来越多的程序员再也回不到开发岗。当大部分都能轻松使用 ai 完成编程任务时，整个市场可能 80%的程序员开发岗都消失了。趁现在 ai 还没发展到这个程度，赶紧找好后路吧

[glcolof]

Cline+DeepSeek 做小项目还行，尤其是网站前后端，可能是训练数据比较充足。

[Deville]

把 AI 当成一只聪明的猴子就行了，只要训的好，指令正确，杂技都能完成。。懒得训就让它搬砖呗，怎么不比应届的芒克强？

[msg7086]

这几天简单尝试了一下拿 cursor 辅助写代码，给我的感觉就是要我自己写可能等我退休了也写不出来这样的。
把一个项目里读写文件的部分和原本的业务逻辑解构出来单独拉到一个文件里，做成简单的接口，返回文件结构，然后找到其中最慢的那些函数调用然后让 AI 重写成性能更好的版本。
一共花了差不多两天时间，性能大概提升 4 倍左右，可读性大幅提升，PR 已经交出去让人审了。

[herozhang]

这里有个逻辑问题，
假设 AI 已经能取代 po 主了，那么这个问题本身就会消失。
现在能问出这个问题，说明 AI 还欠点火候，但是 AI 可怕的是持续成长性，目前还没看到撞到某种墙。
也就是说，可能明天睡醒，就失业了。

[wanniwa]

因为你没有用 Cursor

[ayyll]

@MEIerer 建议直接拍短剧

[noyidoit]

和你差不多，对于简单易验证的问题我会把它当搜索引擎用，对于复杂的问题，当我想清楚 prompt 的时候，我也差不多想好解决方案了，AI 的作用只是作为结对编程的 copilot

[openmynet]

AI,看起来更像知识的诅咒，你知道的越多就知道的越少。

[akakidz]

我个人感觉已经替代我写了 60%的代码，但是过程中需要一直给它灌输我的想法和期望进行调试，复杂的业务不如自己手写更符合预期，因为生成的代码会存在直接从其他网页中 COPY 的情况，导致犯一些常见的 bug

[Ufo666]

反正我一点编程基础没有，用 cursor 三天写出一个程序上架，已经赚了不少钱了。可以加我微信群聊聊怎么一起赚钱。这是我的二维码

[Hudiebbk]

ai 可以提高你的上限,提升效率可以去卷其他的

[boy666]

都是营销号毛都不懂，纯蹭热度

[wtdd]

早有公论，能把 AI 玩好代替写代码的，起码得架构师水平，才真的会大大减轻负担，
换句话说，他只是比较能干的小弟，如果自己还是小弟水平，指望他带飞是不可能的。

[tigerandbull001]

现在完全基于 cursor 的 agent 模式自动写，轮子项目

[James369]

未来的 AI 好比一条龙，应主人的驾驭能力不同而不同

[zmal]

目前的大模型普遍写前端和 python 很强，主要是训练代码量的原因。

至于你说的：“写完代码之前，我都不知道整体的思路会是怎么样的”，是你工作流程有问题。

[guanhui07]

cursor 还行

[GuardX]

AI 可以提升你的上限，现在就是拼执行力

[liumm]

反正我一点编程基础没有，用 cursor 2 秒写出一个程序上架，已经赚了 1000 亿刀了。可以加我微信群聊聊怎么一起赚钱。这是我的二维码

[fpf15727297378]

AI 写测试很快