胡=古+月

《把酒问月·故人贾淳令予问之》 ———李白
今人不见古时月，今月曾经照古人。
古人今人若流水，共看明月皆如此。

借诗取名：胡今月、胡若水

/goal build gta6

别说了，码奸（ AI 工程师），干掉了前端兄弟和后端兄弟，现在连自己都要干掉了。

codex 做什么都容易过度，过度设计，过度开发，过度测试。跟它提一下不要过度，就会好很多了。或者试试这个 skill：ponytail

作为一名安卓开发，最近感触挺深的。

随着 AI Agent 能力越来越强，也越来越值得信任，我的使用思路逐渐从跟它反复掰扯，变成给它搭建好环境，打通开发、调试、验证的完整闭环。

我的做法是让它自己写 Skill ，记录操作经验，后面遇到类似问题就能直接复用。比如自己启动模拟器、解锁真机、处理安装过程中遇到的阻碍、录屏并用 FFmpeg 截帧分析问题。再到自己查看测试提的 Bug 、理解并复现问题、修复验证、提交代码、自动回复 Bug 单等等。

这些流程不需要我一次性设计好，而是遇到一个问题，就让它解决并沉淀下来，下次自己处理。

就这样，闭环越来越完善，我也一点点把自己给蒸馏掉了。

你主动拉开与前车的距离，利用这个空间提前起步，但你身后的车辆并不知道你的意图，只能跟在你后面，等绿灯亮起后才能起步。结果就是，你提高了自己的通行效率，却降低了后车的通行效率，导致后面所有的车反而更慢了。

METR 的数据：AI 独立完成的任务复杂度（按人类专家所需时间衡量，50% 成功率），从 2024 年以来，每 89 天翻一倍。2026 年的 Claude Opus 4.6 已经达到约 12 小时。按照这个速度再推两年，就是 300 倍，3500 多小时，相当于一个程序员接近两年的工作量。这还只是按过去两年的 AI 发展速度推演，AI 已经逐渐开始接手研发下一代 AI ，这条每 89 天翻倍的曲线甚至还会继续变陡。
2028 年，随口说一句，GTA6 级别的游戏已经可以一句话生成。想看三体第四部，AI 直接生成出来。


@wudaye 我就是太闲了故意来为此发帖（ doge ）现在真的是一个/goal 就没我事了。

https://img.li/i/sHu0m4qjhyju.jpg

突然想到个 idea ，让 AI 帮忙捋了捋，自己懒得折腾了，分享出来

把用量提升上去，ai agent 技巧就会有质变，先开个 gpt-pro 20x （不过这两天变得好慢😢）

+1 ，喜提重置

好酷啊 喷火龙

哈哈哈，精辟，脑子：我就是个中间件，别把计算任务往我这塞

“如果你不看代码，那么你的价值何在？仅仅是提需求？提需求的话这活谁都能干。”

实际工作也不是只提需求。程序质量怎么保证，出了问题怎么查、怎么修，最后还是得有人兜底（背锅）

“不阅读代码的程序员会不会被淘汰”

会。「程序员」会被淘汰，就像工业革命中的「手工纺织工人」。但「工程师」不会被淘汰，coding 只是手段，目的是为了解决问题，而不是为了代码而代码。「程序员」是 coding 的人，「工程师」是解决问题的人。

短期来看，「程序员」还不能被淘汰，「工程师」还是得阅读代码，AI 还没到能完全兜底复杂系统的程度。不然像隔壁帖子 vibe coding 做 AI 客服，问题越修越多（也不知道他们最后谁背锅）

我的建议是：架构/底层/核心链路的代码越需要人工把关，业务分支/边缘逻辑可以更多交给 AI ，即使出问题了修复也不难。

以上是个人观点，如果你也赞同，那么问题变成：“如何越少读代码的同时保证质量”

我觉得楼主可以做一个"个人 AI 软件作品"宣传站了，大家都恨不得借此宣传哈哈哈

做了一个将自己觉得有用的 AI 对话给记录和分享的平台。
https://xiaodao.cool/
https://i.imgur.com/DsiR0MU.png

把“飘”问题拆成几层：

第一层：模型能力不足

第二层：信息不足
1. 用户没有把自己真正想要的东西表达给 AI ，给了 AI 太大的自由空间
2. Agent 没拿到关键文件、关键信息，即上下文工程没做好

第三层：执行过程漂移
1. Agent 之间传递失真
2. Sub-Agent 上下文独立，彼此不统一

第四层：结果缺乏验证
1. 没有建立有效的验收机制，错误结果直接进入下一步
2. 模型觉得自己对，但编译不过、测试挂了

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建议：

1. 相信 codex 、cc 自身的 Harness Engineering ，不要额外堆太多通用 Multi-Agent 、Rules 、Skill 、插件，容易适得其反

2. 尽可能把结果描述清楚。自己到底想要什么，验收标准是什么。很多时候过程和实现方案没那么重要，结果符合预期就是好结果