惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
B
Blog
GbyAI
GbyAI
爱范儿
爱范儿
月光博客
月光博客
N
Netflix TechBlog - Medium
T
Tailwind CSS Blog
G
Google Developers Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Vercel News
Vercel News
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
WordPress大学
WordPress大学
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Recent Announcements
Recent Announcements
腾讯CDC
MyScale Blog
MyScale Blog
V
Visual Studio Blog
The Cloudflare Blog
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
A
About on SuperTechFans
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Last Week in AI
Last Week in AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻

V2EX

我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
如果 AI 生成代码不能支持从生成结果反向推导回设计意图,并...
livib · 2025-12-05 · via V2EX

首先声明以下观点仅代表个人体验,缺乏完整的数据支撑

经过我数个月的测试,体感目前大多数 AI 生成代码(大多数都标榜可以生成 App)平台更多停留在创意灵感验证的阶段,无法真正嵌入到需要高频迭代的敏捷开发流程中。

非技术人员使用 AI 生成项目经常遇到的问题是:修改功能细节的成本可能高于直接重新实现,我们可能要花费大量时间去“清洗”AI 生成的产物,将其标准化为符合系统规范的组件,这一过程往往比从头搭建更为繁琐。AI 生成的代码或界面在视觉上可能极具欺骗性,看似样子对了,但在结构上可能不具备二开能力(可维护可拓展性)。

技术人员在做前端项目时(我个人之前主要做前端)会非常注重组件化思维( Component-Based Development )和 DRY ( Don't Repeat Yourself )原则。

对于追求像素级精准和代码复用的专业团队而言,这种“看上去很美”的生成结果可能会积累巨大的技术负债。

这种感觉就像“只管生,不管养”。

那么我们如何结合技术视角去实现能够不断优化的工作模式(更好的利用 AI 实现复杂完整项目)。

大家一起来讨论讨论。