最近重度使用 Cursor ,产生依赖,遇到问题很多时候都懒得看了,直接问 AI ,我感觉自己现在的代码能力都有点下降了。
使用 Cursor 等工具编程时,大多数情况都很顺利,但有时还是会遇到一些反复的问题,AI 都解决不了,不管如何提示和 Prompt 优化,它总是会一股脑在错误中不断循环,白白耗费进一个小时时间。
比如,最近遇到的一个前端问题,AI 写的代码错误地把组件的定义放在另外一个组件里面,导致页面渲染闪动,AI 一直找不到原因,无奈自己查找原因,发现很简单就解决了。
我总结,现在 AI 它应对大多数编程都没问题,但是在一些关键性问题上,AI 由于训练材料和训练方式的原因,它现在还做不到类似于人类那样,解决问题可以在经验积累的基础上,能够从直觉上快速把握住一些本质的东西,只会按部就班,“教科书”式的去解决一些问题,这种模式在大多数情况都不会出现问题,但是,在一些灵活性高的时候,比如往往一个有很简单的解决方法的时候,AI 以它被训练过固化的思维,它可能会绕一大个弯,把问题复杂化。
1
z1829909 32 天前 ![]() 有时候进到死胡同, 可以把他已经生成好的代码复制一份, 重新提问. 比如: 我要做 xxx 功能, 这是已经实现的代码, 里面有什么问题...
|
2
mumbler 32 天前
别急啊,一切才刚刚开始,AI 能力每天都在提高,过几个月就能自主解决大部分问题了,人作为教练,要在 AI 卡壳的时候给出指导
|
3
dxymor 32 天前
现在的 ai 大多还是数据归纳整理总结自然语言输出给用户。
|
![]() |
4
cheng6563 32 天前
你是不是 Tokens 拉太长了
|
![]() |
5
Satansickle 32 天前
因为它还没有学会混沌
|
![]() |
6
sentinelK 32 天前
你聊天的上下文会“决定性”的影响大语言模型的输出结果。所以与其于跟大语言模型掰扯,不如直接开启新会话。
这也是目前大语言模型的产品设计的问题。目前的产品设计太趋向于“会话”。 但实际上 LLM 最高效的交互方式是一问一答。 多轮对话会造成噪声的指数级累积。 |
7
wwhontheway 32 天前
我感觉 ai 很适合从 0 到 1 ,但是越往后面,越细节的地方,往往它的效率就不行
|
![]() |
8
AlexHsu 32 天前
ai 只会代替做题家 工具人 核动力代码驴 狗逼中层
ai 当然代替不了人了 |
![]() |
9
dssxzuxc 32 天前
因为现在的"AI"并没有智能,它根本无法思考所以做不到你说的"灵活",与科幻小说中拥有智能的真 AI 相比,顶多只是一个会产生随机噪声的复读机。没事不要为难复读机,坏了你就拍它两下说不定又好了,不好使就重启呗。
|
![]() |
11
wyntalgeer 32 天前
prompt 的问题
|
![]() |
12
Chuckle 31 天前
前几天写 wasm ,问 ai rust 里一个算 md5 的函数,总共就 7 行,和它说 as_ptr()这个方法不存在,报错也给了,ai 回答完确实不存在,反手还是调 as_ptr(),deepseek r1 、copilot ,都一个样,怕不是都一个地方学的案例,给的代码也雷同,问了十几个对话,给我问红了都。现在 ai 就是学的东西多了,看起来是很聪明,但还是不会推理类比,毕竟原理上就是往后填空,碰上没学过的就瘫了。还有让 ai 写个网上搜不到的正则、ts 类型体操,也是一塌糊涂,找了其他人类,很快就写出来了。不过 ai 帮忙处理常见报错、顺着我的思路补全某段代码,还是很省心的。
|