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暴论:只把 AI 用来提高工作效率,那么你没有在 AI 浪潮中收益 前阵子看到 4 台 MAC 运行万亿参数模型的新闻,当前大致投入在 30 万 RMB 左右,大家预测一下几年后会实现低成本(5W 以下)本地部署万亿参数的模型? 大家有 AI 焦虑吗? ChatGPT 的细节体验是越来越好了,一天一个样! 计划要给行政办公人员做 AI 培训,内容包括指导如何利用 AI 编写小工具应用 Zcode GLM5.2 思考了 5 分钟不出字,只是我一个人问题吗 GLM5.2 有点豆包那味了 ai 对动漫的影响,爱奇艺动漫《都市古医仙》似乎全转 ai 生成了 一个抢 GLM plan 的方法 v2 上面的这种风格的内容总结图是怎么生成的呢? 分享一下我试用过的几款 AI 套餐 AI 写项目就想熵增 中转站,代充值,这种真是避而远之 cursor 的 auto 模式今天突然使用中文思考 怎么系统学习 AI? copilot 用不了了现在用什么 算力远远不够。 现在有哪个国产大模型可以拿来踏踏实实的写代码了吗? 是不是 claude code 没有 hermers 智能啊? 我还以为大模型的训练语料早就覆盖了 zlib 或安娜档案这类的资料库了呢 拍一个 token 自由的短剧咋样,有没有前途 拍一个 token 贬值时代富豪的短剧怎么样? 小米 Mimo MAX 订阅 速蹬 ProofHound - 开源 Prompt 分类任务优化及全生命周期平台 如果问各大 AI,谁被网友们称作畜生 AI 公司公司…… AI 真是太恶心了,本来指望他攻克癌症、可控核聚变等真正造福人类的事情,结果弄个大语言模型淘汰人类脑力工作 为什么进入 aistudio 后 gpu 狂转 [开源免费] 实时数字人 OpenTalking 项目演示 Qwen3.6 MTP GGUF 发布:本地推理 1.4-2.2 倍加速 用 ai 把各大平台的创作声明弹窗自动化了,顺带支持 CLI 和 MCP
Harness 的适用场景,可能主要还是在 Blind Vibe Coding
dingyaguang117 · 2026-04-20 · via 人工智能

周末的时候非技术的朋友找我帮忙看一个他 Vibe Coding 的项目,说 UI 反应特别慢,AI 给他的解释是 Steamlit 框架原理的问题。

我本着学习的态度看了下他的代码:

  1. app.py 超过 1 万行,里面混杂了 streamlit 交互逻辑、业务逻辑,甚至还有数据库操作
  2. 没有 CLAUDE.md 、spec 等
  3. infra 层封装了 openai 、gemini 、anthropic 三家模型调用,有 interface 但是不是每家都遵守。业务层有调用接口的,有直接调用具体实现的。
  4. 目录层级毫无规律
  5. 大量死代码

基本上是地狱级维护难度。

我突然意识到,Harness 简直就是为这种 Blind Vibe Coding 场景(不 Review 代码)而生的。 用 Harness 规则、工具替代工程师的基本素养的能力,能大大延缓 Blind Vibe Coding 的项目腐坏速度。 可能未来的技术框架,其内容可能不仅仅是代码本身,还得包含一套 Best Practice Spec / AGENTS.md.

另一方面,我对使用 Harness 能否持续成功 Blind Vibe Coding 感到怀疑。随着需求的迭代甚至反复,即使是真人工程师在维护,项目也难免出现腐坏,更不要说还不是 AGI 的 AI Agent 。 因此重构工作的重要性,会随着时间推移逐步升高。 但重构在开始的时候,经常没有一个清晰的目标,可能要面临各种各样的权衡和妥协,对上下文的要求也更广更深。 这个过程不是对目标的收敛,而是需要先发散再收敛(这也是为什么很多插件都会有类似 /brainstorm 这个 SKILL )。 这个过程需要 human in the loop ,否则可能永远无法实现收敛,或者收敛到一个不那么好的目标上。

所以我的感觉是, 人类工程师凭借着 Context 调度能力和判断力,至少短期内还能苟延残喘