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4 月 17 日

回复了 liuidetmks 创建的主题 › 程序员 › AI 时代，开源项目安全性如何保证

反过来讲，不管是什么项目，以后都应该用 AI 产品先进行一遍 review 。

常言道，道高一尺魔高一丈。

4 月 17 日

回复了 gangsta 创建的主题 › OpenAI › App → CLI → App ？

上一波浪潮中，各个公司推 CLI 工具，难道不是因为这样更快捷，更能打差异化迅速占领市场，快速迭代么……
毕竟 GUI 产品的市场有 Cursor 、VSCode Copilot 这些先行者。

我很好奇，明明一个基于现实的妥协，一个明显的减法，是怎么理解为“在当时让大多数开发者以为 GUI 程序并不是 AI 辅助编程的最佳形态”的？

按照这个逻辑，霍金不走路，是不是人人都要做一个四轮车歪着嘴才能发挥大脑极限……

4 月 17 日

回复了 zhishi69 创建的主题 › 程序员 › 使用 claude 从 0 开始开发一个校友会系统可行吗

本质上是要看你的提示词，或者说功能点是否足够详细。
同样是校友会，校内网级别，和供一个学校内网（同时在线不足 1000 ）的网站，是完全不同的架构与实现思路。
就像是农村自建房和哈利法塔，都是“房”，剩下的都不同。

所以光定义用户侧的功能是不够的。或者说功能驱动会造成极大误解。
最终很有可能大炮打蚊子，或者小马拉大车。

所以目前我遵从的还是正向开发的思路，就是引导 AI 先定需求，定稿后按照需求制定架构和技术选型方案，然后拆解成功能点，最后落地实施。

4 月 17 日

回复了 383394544 创建的主题 › 程序员 › Claude 这对吗

欢迎来到成年人的世界。

虚假的社会：大家各司其职，遵守规则，互利共赢。
实际的社会：我只要把我上面的人搞死，我就可以替代他了。

4 月 14 日

回复了 zhengmin4516 创建的主题 › 程序员 › 使用 ai 编程后的感想和困惑

0 、这是趋势，解放生产力，核心就是要解放。但是前提是你要知道什么该解放，什么该攥在手里。资本家从来不会解放自己的人脉和渠道。

1 、所以在使用中应该合理的优化上下文。给 AI 一个明确的任务目标与界限。目前网上用 token 去砸 AI 许愿的风气追不得。最后要么大炮打蚊子，要么产出的内容全是浅尝辄止的垃圾。

2 、同理，作为使用者，你最起码要对产出有一定的掌控力。最起码要学习最基本的管理学知识，知道什么该插手，什么不该。

4 月 14 日

回复了 cxd8190102 创建的主题 › 程序员 › 龙虾还没玩明白，爱马仕又来了

再反转一下，以上是基于消费者视角。基于 LLM 模型提供者的视角来看，他们立于不败之地。

市面上有更好的工程化实践，就吸纳到自己的嫡系 app 中。
市面上有不利于自己利益的工程化实践，就禁掉。
市场出现了现象级产品？换个模型版本。直接负优化废掉他，自己在做一个。

4 月 14 日

回复了 cxd8190102 创建的主题 › 程序员 › 龙虾还没玩明白，爱马仕又来了

没用，在 LLM 模型 API 接口本身都是黑箱（动不动降智，更别提还有各种黑中转）的情况下，你根本没法评估 AI 应用的能力和稳定性。

更何况，我个人理解，其实并不是每个人都需要那么“定制化”的工程环境。

目前的 LLM 上下文，已经足够大到只要你愿意提供足够的信息，不人为的隐瞒，基本都可以一次性加工执行完毕的程度。并不需要对既有上下文进行过度的包装和工程化。

你的“助手”和他的“助手”，在能力和技能上，未必有多大差距。

再退一步，其实我一直认为，“定制化”其实就是个伪命题。
一切的“客制”其实都是基于方法论控制的。只是消费者对某个行业了解的过浅，从而对“定制”有着一种谜之情怀。

4 月 13 日

回复了 panamera 创建的主题 › 程序员 › 截至 2026 年 4 月， AI 写哪方面的代码还不行？

1 、既有公开数据量偏小的领域。
2 、上下文不全，或有原因无法完全提供的领域。
3 、上下文依赖过广，且技术债太多的老项目。
4 、程序中有一些基于现实情况的反效率、反最佳实现，甚至是反向优化的妥协的老项目。

总之，就是 AI 非常不擅长非最佳实践的场景。
如果里面再有一些变量名、专有名词、注释或既定事实的客观或主观误导，则效果更差。

4 月 13 日

回复了 yarkyaonj 创建的主题 › Claude Code › claude code 降智被实锤了

所以在如此背景的前提下，一堆人还在炒作基于 LLM 的工程化实现的优劣，简直贻笑大方。

4 月 13 日

回复了 Haku 创建的主题 › GitHub Copilot › copilot 的 github 代码审查 Agent 功能是不是消耗请求量格外更多？

每次 code review 都会用一次 request 。
关于 code review 有一些设置，比如是否每次 submit 都自动进行 code review 。

4 月 12 日

回复了 fulinlin9527 创建的主题 › 程序员 › 公司接入 AI 编程问题

把你的封装方法、自研的 API 整理成 md 文档（ AI 或者人工均可）。每次都当作请求的上下文，基本上就够了。

4 月 11 日

回复了 geelaw 创建的主题 › 生活 › 把豆包误导用户转账事件和快播案放在一起思考

其实之前就有过更经典的了。

快播辩护人说，如果说快播……移动联通电信那么多诈骗……

4 月 10 日

回复了 devzhaoyou 创建的主题 › 职场话题 › 深度学习为什么很少提了，普通开发有转大模型的可能吗

@yuedashi 你也没 get 到我的点。

1 、律师能跨到程序员，不等于程序员能跨到大模型研究员。同理，你是律师你为何跨到程序员，而不跨到最高院？

2 、想研究统计学模型，“脑补”会卡在算力，就说明他压根就没上手。

3 、目前的 AI 都是基于机器学习的统计学模型。LLM 只是其中的一个分支，深度学习、神经网络也一样。他们目前都需要配合无监督，或者说弱监督的强化学习，LLM 早就不是纯语料机器学习的时代了。

综上，说明他的问题实际是基于 0 实践、0 基础的纯空想。所以不可能。

4 月 10 日

回复了 devzhaoyou 创建的主题 › 职场话题 › 深度学习为什么很少提了，普通开发有转大模型的可能吗

“普通开发有转大模型的可能吗” 不可能。
再加上你的问题，更加确定了不可能。

机器学习是算法学和计算机科学。软件开发是工程学，除了都要摸键盘以外，没半点关系。

这就像是，一个工地的搬砖工，发现卡车比他搬得快，问：搬砖感觉没有出炉了，我现在想转业界顶流建筑师，怎么做比较好？搞办公楼还是公寓楼方向？

4 月 9 日

回复了 Hermitist 创建的主题 › 程序员 › 这世界变化太快了, 奶奶的

任何第三方的 AI 工程化尝试都一定是中间态。作为用户最稳的就是使用大模型厂商的产品。

好用产品化逻辑会被大模型厂商吸纳进自身产品。
不好用的产品化逻辑，大模型厂商会鼓励用户继续加大力度。
对大模型厂商不利的产品化逻辑会被禁用。

4 月 8 日

回复了 aikilan 创建的主题 › 职场话题 › AI 领域发展速度令人焦虑

每个新市场都会有一阵群魔乱舞时代。
如果作为用户这个角度，静待市场稳定就好。

概念和思想可以学习，但是没必要太过焦虑。
很可能你今天引以为傲的 LLM 调用姿势，明天就因为 LLM 模型自身的调整、甚至是 LLM 背后公司的成见，成为废纸。

4 月 8 日

回复了 YanSeven 创建的主题 › 职场话题 › 入行新人の焦虑

没人能负责任的解答你的问题，除非他是先知。

本质上，llm 难以替代的，是“不可全面量化”的工作。

这个“不可量化”有很多维度。
1 、公开数据很少。
2 、不以产出来绝对衡量能力与价值。
3 、没有明确的规则边界。
4 、需要取得别人的认可与信任。
5 、你的产出质量远超业界平均水准。

只要你的工作内容涉及以上任意一种，你就很难被统计学模型取代。

另外，工作替代是一方面，人员招聘是另外一方面。这二者没有任何逻辑与因果关系。在你自我提升的时候，要明确认知区分这二者的区别。

4 月 8 日

回复了 WilliamColton 创建的主题 › 程序员 › 大三科研立项方案，求各位老哥指导

1 、你的解决方案是什么？你都不聊你的技术方案是什么，怎么让别人给你优化？难道伸手党直接要成熟方案？

2 、你的标准姿势数据是什么？是视频？还是实际骨架数据？有没有做数据对齐？还是给 AI 扔一堆脏数据当许愿池？

3 、你如何评估用户的“习惯”、与“自身状态”，并且如何持久化？不持久化和谈记忆？

4 月 3 日

回复了 312ybj 创建的主题 › 程序员 › 1w 人电报群搞 AI 中转站分销，感叹真魔幻

远红外、哈慈五行针、量子、石墨烯、数字币、元宇宙

这帮人都已经祸害一圈了，又来祸害 AI

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