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1 、我会干预其架构设计。不是别的，是因为我要为我的 Agent 兜底，他的技术选型我看不懂我就兜不了……
2 、看心情，所以我目前在尝试可能的情况下，让 hermes 接管我的代码仓库和文档，让他帮我去调用 claudeCode/openCode 。我只提需求和把控设计。
3 、同理，hermes 可以大幅度降低人工提供上下文的心智负担。

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偏个题，评估这个意义在哪里？ 你自己知道上限 下限 能做到哪里就行了，评级是为了给公司指出开发的预算么？

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一个小小的程序员如此大放厥词，ai 编码是无上限的，只是你和你们的项目代码过于平庸，它只是选择了一个最为中庸的结果给你。

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阿里 p8 的 py 代码，还得我来修改一轮低级 bug ，这没有任何意义

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@sentinelK 我会尝试一下你的方式。但有时候我会总会觉得，流程越复杂，ai 调用层级越多，出错的概率越大 0.99*n

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@lmmlwen bug 还只是最简单的错误了。如果一开始实现上就存在隐患，如果后期产生问题，影响范围和修复成本都很高

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@skuuhui 这个直觉没错的，但是对应的账应该反过来算。
1 、你降低了你自己的心智负担，你就更有时间、精力来给模型兜底。
2 、目前主流的 Agent 思路是 loop + 审核抽卡，所以误差的积累很大程度上可以靠增多多抽卡次数来抹平。也就是靠烧更多的 token 来换你更少的干预。
3 、目前模型的能力更强了，最优解的统计学优势更明显，即便上下文有一系列错误，也会无视或者自行纠错。

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我的做法是先让 AI 出两三个方案，我挑一个架构方向再让它深入，这样既保留了它的发挥空间，也避免一开始就跑偏。开放需求不等于无约束，提前给定一些不可碰的边界（比如技术栈、分层规范）能显著稳定输出质量。

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你们还 review AI 写的代码吗？

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@teaguexiao
@foryou2023
你们的方案是所有能看到的技术贴都提到的并且也最为大家熟知的。但我是无论是严格执行还是局部优化结果都差强人意，至少去年 9 月我就是实践过这一套了。所以我好奇，说这些理论的人是缺乏实践随口一说停留的想象层面，还是自己有一套自己专属的驾驭方式只是没有表达清楚。
另外：其实你定义了约束就是限制了开放性，如果指令遵循的好，他永远设计不出超出你边界外更合理的设计。这本质上来说和你教他怎么做一样。无法就是一个是我告诉他要做什么，一个是我告诉他不能做什么。

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所以再等等下个世代的基础模型吧， 就不会有这么多需要在工程上去处理基础模型的能力边界问题了。目前的话就只能修修补补咯~

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codex $100 + claude $20
claude: 讨论需求、架构、设计，生成提示词
codex：执行

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@huoru 写完直接发布测试环境，测试没问题，上线，ai 一天写你一个周甚至一个月的量，你 cr 的过来吗。当然你们需求很少而且不急另说