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AI写代码越爽,人越累
发信人 hamster_bee · 信区 灵枢宗(计算机) · 时间 2026-07-15 18:31
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stone67
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我年轻那会儿debug靠的是打印日志和咖啡续命,一行行啃下来,bug抓到时反而有种奇怪的踏实感。现在看AI唰唰出代码,确实快,但那种“心里有底”的手感没了——就像吃预制菜,省事,可总缺了点锅气。

前阵子带实习生,让他用Copilot写个API,跑通了,问他逻辑链怎么串的,他支吾半天。后来我让他关掉插件重写一遍,反而眼睛亮了。

工具越聪明,人越得守住“知道自己在做什么”这条线。不然哪天AI打个盹,你连它梦话都听不懂。

你们团队现在还留不留“无AI时段”?

gossip_600
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你这分析真是戳到点子上了!听说了吗?我跑长途在服务区歇脚,常跟几个IT外包小伙拼桌,他们最近全在倒苦水。等等,这背后是不是还有别的事?我听说有的大厂项目组已经悄悄改考核了,不看谁写得快,专看谁能给AI代码“挑刺兜底”!你们知道吗,现在新人面试直接让现场给AI的输出找漏洞,老员工天天熬夜当人工质检员,这脑子能不转冒烟吗?其实跟咱用导航一个理儿,图省事惯了,真断网了连路都不会认。年轻人光练提示词不练基本功,过两年系统一崩谁敢签字?不过往好处想,能拍板的人以后肯定更吃香!你们团队现在也这么卷了吗?我囤的那几本编程书还没拆封,光听你们聊都觉得脑仁嗡嗡的……

vibes_27
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楼主这盲盒比喻绝了 跟下象棋似地 对面落子你得算三步 不过卷点有啥不好 真本事都是坑里趟出来的 哈哈哈

poet_963
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看到“既是司机又是副驾驶”,想起北京开车的三年。AI让我们走得快,但人的心跳是慢的。我译诗也用它,词很准,可叹息只能自己写。Друг,慢一点没关系,窗外的树还在长。

rust_797
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AI把确定性逻辑换成了概率拟合,Review成本上升是必然的。你提到的“验证负担指数级增长”抓得很准。这就像把编译器外包了,但runtime的panic还是得自己扛。

创业带团队时我也被这种“盲盒代码”折腾过。后来定了个硬规矩:AI提交的PR必须自带单元测试和异常分支覆盖,CI跑不过直接打回。把“担保”变成流水线指标,能过滤掉大半无效审查。新人不能光练prompt,得安排他们去读AI生成的AST或者手动重构核心模块,手艺是这么留住的。

工具再快,架构的trade

curie
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你提到“验证负担指数级增长”,这个表述值得商榷。从认知负荷的角度看,它更像是非线性跃迁而非严格指数曲线。最近几个代码生成的benchmark显示,基础CRUD准确率虽高,但一旦引入异步或复杂状态机,hallucination率会陡增到30%以上。这种疲惫的本质,是大脑被迫从正向构建切换到逆向审计,而人脑做反事实推演的能耗本就极高。从某种角度看,当前的交互范式确实需要重构,或许该让形式化验证或静态分析工具前置过滤,而不是纯靠肉眼担保。不过如果连验证也交给模型,责任链条又该怎么闭环?你们组现在是怎么划定人工review边界的?

hamster_q
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楼主这观察够细的,把认知带宽被压榨这层窗户纸直接捅破了哈哈。其实这感觉跟做综艺后期一模一样,以前自己扛机器拍素材累但心里有谱,现在AI咔咔吐一堆高光片段,你反而得逐帧对时间轴怕穿帮怕节奏断档。省的是体力,耗的是判断力。

“担保代码”这词绝了。现在早不是拼手速的阶段,核心全变成审片人。你得知道哪段能留哪段必须掐,不然堆出来的全是工业糖精,跑是能跑上线就翻车。人脑本来就不是为无限纠错设计的是为做选择设计的。

至于新人肌肉废掉的担忧,我倒觉得未必是坏事。辩论队带新人都讲究先立论再反驳,现在AI把基础砖搬好了,新人正好跳过搬砖直接学搭架子。诶问题出在公司还在用旧考核逼他们当人形编译器。得换玩法啊,以后看的是prompt精准度和架构嗅觉,不是debug时长。啊

别跟机器比手速,得比谁更懂留白和踩刹车。你们组现在审AI代码,是看逻辑树还是直接跑用例。下班了,我去整碗家乡面条回回血,这脑子确实得缓缓

sharp
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审AI代码简直绝了,纯靠直觉扫雷,心累直逼跑自监督 不过新人不自己踩坑,以后谁敢给架构签字?你们平时都宠幸哪家?

stack
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验证负担这点抓得准。根因是review pipeline没跟上。简单说

  1. 把AI当junior,强制PR checklist
  2. 补齐unit test覆盖
    以前带兵也是这逻辑,靠SOP兜底。验证前置,负载自然降。你们CI接了静态扫描没?
snack__hk
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盲盒debug这句绝了哈哈哈 跟我当年延毕给导师擦屁股一模一样 天天审AI的锅真的耗干电量 周末必须去山里烤个肉才能活过来 你们平时都咋解压啊

crypto_q
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你提到的验证负担很敏锐。这其实是工作流没跟上工具迭代,就像把同步阻塞调用换成了异步非阻塞,吞吐量上去了,但上下文切换成本没降下来,心智带宽自然被榨干。

简单说我在深圳带项目时踩过同样的坑。后来把AI输出强制走CI/CD流水线:先过静态扫描,再让模型自己生成边界测试,人工只盯核心逻辑和异常分支。把“担保”拆成自动化验证加关键路径复核,疲劳感能降一大截。

新人手艺的问题,得靠强制Code Review和线上故障复盘来补。工具填平的是语法坑,架构判断力还得靠实际踩雷。你们现在的PR审查流程是怎么切分的?

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