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zhwguest
V2EX  ›  程序员

我觉得当下 AI 取代程序员最大的拦路虎就是模型能力的飘忽不定

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  •   zhwguest · 1 day ago · 2231 views

    2 个月前,Claude 根据我的需求可以非常高效合理的工作; 1 个月前,它成了我的噩梦; 2 个星期前,Codex 根据我的需求可以非常高效合理的工作; 1 个星期前,它成了我的噩梦;

    咋搞啊。

    24 replies    2026-06-09 15:01:12 +08:00
    lemoncoconut
        1
    lemoncoconut  
       1 day ago   ❤️ 1
    技术发展的阵痛期。等开源模型追到了那根完全够用的能力线,每个人都有能力获得、部署一个稳定不降智的模型时这个问题就解决了。
    Rickkkkkkk
        2
    Rickkkkkkk  
       1 day ago
    其实都是上下文、约束没给充足导致的,模型的能力不用怀疑。

    一个解法是,尽量缩小任务的模块。一次只交给它一件事来做,不要扔一个超大的需求里面好多功能点。

    可以一个功能点一个功能点让它来实现。
    YanSeven
        3
    YanSeven  
       1 day ago
    @Rickkkkkkk 需求得在厂商没有降智推新模型的前提下
    plmsuper8
        4
    plmsuper8  
       1 day ago
    @Rickkkkkkk 然而这是两码事,原来可以做到,现在做不到了或做不好了,但自己并没有删掉约束,这也不是个例。
    ltaoo1o
        5
    ltaoo1o  
       1 day ago
    @YanSeven 怎么才算「给足上下文和约束」呢。我觉得我给足了上下文,没有达到预期效果,我继续补充,仍然没有满足预期效果,继续 补充->没有效果->补充->没有效果 这个循环是无穷尽的,为什么不能认为就是模型能力不足呢
    ltaoo1o
        6
    ltaoo1o  
       1 day ago
    @ltaoo1o 回复错人了
    lujiaosama
        7
    lujiaosama  
       1 day ago
    @lemoncoconut 即便未来能够在本地部署现在 GPT5.5/CLAUDE4.8 级别的大模型,恐怕程序员仍然只会追逐最顶级的在线大模型。和水涨船高一样。
    m1nm13
        8
    m1nm13  
       1 day ago
    把 AI 当许愿机是这样的
    lovelyidiot
        9
    lovelyidiot  
       1 day ago
    还是概率模型,缺少思考和推理能力。稍微资料少一点的内容就能做的一团糟,设计能力一般。总体就是大众水平 60 分,还替代不了 80 分的程序员。
    qf19910623
        10
    qf19910623  
       1 day ago
    模型本身不确定性太大,如果你一直许愿式编程,那就很难顶。未来的方向是人工制定架构,这一步也可以让 AI 来做,但是需要人工审核,后续实施再交给 AI ,这时你只需要一个能够严格遵循指令的模型就够了
    Rickkkkkkk
        11
    Rickkkkkkk  
       1 day ago
    @ltaoo1o 问题太常见了。一方面可能确实是模型的能力不足以完成你的要求;另一方面还可能是有一些隐藏(或者你认为理所当然)的东西你忘记告诉它了。

    我的解法是,一、不要把你感觉大模型确实无法完成的东西交给它;二、任务足够小,好处是上下文可以少。

    另外你也可以观察大模型本身的思考/输出,看看具体是什么问题导致它做不来这个事情的。这其实要求你自己本身可以干这件事,要不然你分辨不了它到底是卡在了什么地方。

    当下(一年甚至半年后就说不好了)大模型所展现出来的能力我感觉是协助者,类似于你带了一个校招生。你不会干的事情,那最好也不要给它干。
    zz177060
        12
    zz177060  
       1 day ago via iPhone
    这个时候 ai workflow 就看谁写的规范了。
    kneo
        13
    kneo  
       1 day ago
    去掉“取代程序员最大的拦路虎”,你可以说 AI 的任何问题都是“模型能力的飘忽不定”
    lscho
        14
    lscho  
       1 day ago
    许愿式编程是这样的。。。哪怕你用人工也是一样。

    你想一下把你给 AI 的任务指令,交给人工,如果不留任何痕迹(工作记录、文档、规范),一样是噩梦
    penisulaS
        15
    penisulaS  
       1 day ago
    祈祷式编程
    haohaolee
        16
    haohaolee  
       1 day ago
    抛开降智不谈,人类自己也是“飘忽不定”的,同样的任务,你今天写的代码和昨天写的也不一样,A 同事和 B 同事写的也不一样
    VeteranCat
        17
    VeteranCat  
       1 day ago
    大模型对于开发者来说是扩展能力,如果总觉得自己会被取代,说明你还在门外啊,或者说是本来就可以不存在的岗位。
    keller
        18
    keller  
       1 day ago
    ai 从来都不是取代程序员而是增强程序员的生产力,只不过具备使用 AI 来辅助编程的程序员生产力过剩淘汰哪些不会使用 AI 的程序员罢了。
    jacketma
        19
    jacketma  
       1 day ago
    前一阵是张辽,下一阵是蒋干,战都是这么打的😄
    lmmlwen
        20
    lmmlwen  
       1 day ago
    原来还有这么多人连 plan 模式这种入门级的东西都不知道
    AItsuki
        21
    AItsuki  
       1 day ago
    我前几天也发帖子吐槽了,看评论后尝试了下 superpowers ,目前感觉良好,就是有点费 token 。
    Arlenc
        22
    Arlenc  
       19h 56m ago
    怎么,消灭一个行业对你来说是个很开心的事吗
    FreedomCheung
        23
    FreedomCheung  
       14h 52m ago
    @lemoncoconut 你可能理解有些误差, 目前来说,所有模型底层都是基于统计做的;就是算出概率最大的答案然后扔给你,模型自己都不知道为什么要这么做,底层不打破重构,上限也就这样了,后面不管是新出的 agent,集群也好,驱动他们的结果仍然是统计学
    lemoncoconut
        24
    lemoncoconut  
       14h 30m ago
    @FreedomCheung 我说的是“完全够用的能力线”不等于造个神,那是另外一个话题
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