AI编程助手真能理解工程结构吗？全网观点大碰撞_办公软件

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24. 在项目中使用AI辅助编程的思考

25. AI编程的下一站——从“代码生成”到“工程化协作”

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34. 私有化部署+多模型适配

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40. 免费好用的AI编程助手，每个开发者都能享受智能编程

41. 当代码有了灵魂

42. 代码小浣熊

43. 智能化升级

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49. 每日GitHub精选

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54. OpenCode

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56. “接手历史项目

57. “专治大模型不懂行

58. “Claude Code 是什么？和 GitHub Copilot 有什么区别？”

59. “OpenAI Codex App上线

60. “多agent如何丝滑协作？”

61. Git生态无缝集成，AI编程体系提升团队协作效率的秘诀

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88. 刚看了 OpenAI 发的那篇《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》的凡尔赛文章，整个Sora 的安卓客户端 App大约85%的代码是AI写的。发布首日，用户24小时内生成了超过100万条视频，并且质量很稳定，无崩溃率99.9%。对于这样的结果肯定有人质疑、有人觉得程序员要完。说说我看完的感觉，如果打个比方，就是几个特种兵配上了最先进的武器，自然所向披靡。所以先不用神化这个结果，然后就算我们不是特种兵，一样可以从这个结果中去学习借鉴到有价值的结果。《人月神话》作者 Fred Brooks 说过一句软件工程中被反复验证的名言：“向一个延期的软件项目增加人力，只会让它延期得更厉害”。因为增加更多的工程师往往会因为增加了沟通成本、任务碎片化和整合成本，反而降低效率。那往团队中加 AI 呢？取决于团队成员驾驭 AI 的能力。我们有句古话叫：“韩信带兵多多益善”，如果团队成员是韩信，那么 AI Agents 越多越好。OpenAI 安卓团队显然是精锐，只有 4 个人，就像一队特种兵，每个人配备了各种机器人辅助。那么他们怎么做的呢？1. 架构先行：人先搭好架子，再让AI来填空。这个架子怎么搭？团队先自己定义了App的整体架构：模块化方案、依赖注入、导航结构、认证流程、基础网络层。然后手写了几个有代表性的功能，作为范本。关键一步：他们写了大量的AGENTS.md文件，相当于给AI写的新人手册。比如里面会写：每次提交前必须跑detektFix检查格式，CI会卡这个。这样一来，每次启动新的Codex session，它都能快速读到这些规范。就像给新员工发一本内部wiki，减少重复解释的成本。团队总结了一句话：我们不需要告诉Codex怎么写代码，我们需要告诉它在我们团队什么才算正确。这是微妙但重要的区别。2. 先规划再写代码一开始他们也试过偷懒，直接扔一句"这是功能需求，这是相关文件，你去实现"。结果代码能跑，但歪得厉害，完全不符合架构预期。后来他们改了流程。任何复杂功能，第一步不是让AI写代码，而是让AI先理解系统。比如让它读一组相关文件，总结数据是怎么从API流到Repository再到ViewModel最后到UI的。然后人来纠正它的理解。理解对了，再让AI出一份实现计划，像个迷你设计文档。哪些文件要改，要引入什么新状态，逻辑怎么流转。人确认计划没问题，AI才开始动手。这个规划环节看起来慢了，其实省了大量返工。更重要的是，当你知道AI的计划是什么，review它的代码就容易多了。你是在检查执行是否符合计划，而不是对着一堆diff发呆。他们还有一个小技巧：对于特别长的任务，让AI把计划保存到文件里。这样换一个session也能继续。当多个Codex 任务同时跑起来，整个开发体验发生了质变。感觉不像在用工具，更像在管理一个团队。一个任务在做播放器优化，另一个在写搜索功能，第三个在处理错误逻辑，第四个在补测试。它们各自推进，隔一段时间就来汇报：我这个模块规划好了，你看看行不行？或者直接甩过来一个大diff。工程师的工作从写代码变成了做决策和给反馈。瓶颈不再是敲代码多快，而是大脑审查验证代码的速度多快。再次应验了《人月神话》的话，你不仅不能无限增加人力，也不能无限增加 Agent。3. 最好的跨平台框架是 AI Agent还有一个有趣的实践：跨平台开发的新范式。Sora已经有iOS版本了。团队做Android时，直接把iOS代码库也挂进Codex的环境里。然后告诉Codex：参考 iOS 的代码实现，再看看我们Android的架构，你来生成相应的Kotlin代码。这就是为什么文章中开玩笑说：忘掉React Native和Flutter吧，未来的跨平台框架就是Codex。这句话半认真半玩笑。因为应用逻辑是可移植的。数据模型、网络请求、校验规则，用Swift写和用Kotlin写，本质是同一套东西。AI擅长的恰恰是这种翻译工作，给它足够的上下文，它就能在语言之间无损转换。所以回过头来看，为什么说不能过度神化呢？因为他们虽然只 4 个人，但每个人都是“韩信”那样善于带团队的角色，用起 Agent 来得心应手。但即使如此，也做不到“多多益善”，毕竟还是需要人去分配任务验证结果，人是平静。另外他们已经有了 iOS 代码，所以很多逻辑可以共用，只需要 AI 去“翻译”。但还是有很多可以学习的地方。先设计架构再去让 AI 填空，这样代码更容易维护，也更好的保证质量。先规划再写代码，让 AI 充分理解上下文再动手。很多人吐槽 Codex 太慢，但我有时候就怕 Agent 太快乱来，宁可多等会，让它多了解上下文，这样一次成功，否则返工起来时间成本更高。给 AI 好的参考，让它能照葫芦画瓢。开始的时候先花点时间把最佳实践沉淀下来，后续让 AI 去参考这些最佳实践，生成结果就会好很多。如果有其他语言的实现，让它去“翻译”也会事半功倍。能做好这些才能用好 AI 辅助开发。 AI辅助开发不是让开发的标准降低了，反而是提高了标准。Coding Agent 擅长完成一个小的具体任务，但软件工程不是一个小的任务，它是由无数动态变化的小任务组成的。需要人去分解去验证。所以未来软件工程师的核心能力，不是写代码快，而是两件事：对系统的深度理解，以及和AI长期协作的能力。代码在变得廉价，但品味在变得昂贵。那些能定义什么是正确、什么是优雅、什么是面向未来的人，会越来越稀缺。AI把搬砖的活儿接走了，但画图纸的活儿还是你的。《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》：网页链接

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98. 既然 AI 越来越聪明，那么学习提示词不是浪费时间吗？我小时候英语很差，因为周围总有人说：学英语有什么用？我是中国人，何必学外文，不会 ABC，也当接班人。现在也有人觉得 AI 那么强学英语干嘛。我本来就不喜欢学，这下子找到借口了。等到工作以后才发现，好的技术文档全是英文的，想读一手资料读不了，想跟别人用英文交流张不开嘴，吃了很多年的亏。后来我花了很大力气补英语，现在都没有完全补回来，走了很多弯路。回头看，当年那些说“英语没用”的人，错在哪里？他们不是坏人，只是把一个判断搞反了：因为自己用不上，或者未来技术更强，就断定这个东西没价值。我现在看到有人说“AI 越来越聪明，所以不用学提示词”，感觉特别像当年那些说“学英语没用”的声音。逻辑结构很像：我不需要，所以它没价值；未来会更好，所以现在不用学。这种想法容易让人踩坑。先搞清楚提示词工程到底是什么很多人反感提示词工程，其实反感的是那种“万能提示词模板”、“神秘咒语”，这种东西确实没什么长期价值，模型一升级就失效了。但这不是提示词工程的全部，甚至不是它的重点。真正有价值的提示词工程，是把目标定清楚，把约束条件列明白，把验收标准写出来，把任务拆成可执行的步骤。你愿意的话可以叫它“需求工程”或者“任务设计”，叫什么都行，但这件事本身一直都很值钱。你跟同事说“帮我写个方案”，同事一定会追问：给谁看的？多长？要数据吗？什么时候要？你补充的这些信息，就是在做提示词工程。你跟 AI 协作也是一样的道理，只不过 AI 不会主动追问你（或者追问得不够好），所以你得自己先想清楚。有人说：AI 的目标就是用自然语言像人一样交流，你和谁交流需要用提示词？听起来挺有道理，但仔细想想就会发现问题：你跟人交流，难道就不需要把话说清楚了吗？你去医院说“我不舒服”，医生一定会追问：哪里不舒服？多久了？有没有吃什么药？你不会觉得医生在搞“提示词工程”，你只会觉得这是正常的沟通。AI 能用自然语言交流不等于 AI 有了“读心术”。自然语言天生有歧义，任务目标经常互相矛盾（又要短又要全，又要创新又要安全），输出往往需要特定格式。这些问题不会因为 AI 变聪明就消失。更准确的说法是：AI 越强，对你输入的容错越高，你随便说一句也能得到一个还不错的结果。但“还不错”和“稳定、可靠、符合要求”之间的差距，仍然需要你把需求定义清楚来弥补。相机像素越来越高，但你仍然需要构图。像素高只是让你拍什么都不太糊，但要拍出好照片，你还是得知道自己想拍什么、怎么拍。还有一种类似的说法：“不出三年，软件工程专业就是新的五笔打字培训班。”这和“提示词工程不用学”的思维方式完全一样：看到 AI 能替代某个环节，就急着宣判整个领域的死刑。工程是把一件模糊的、不确定的事情，通过有计划、有步骤的方法，靠谱地做成。软件工程就是把这套思路用在软件开发上，需求怎么理清、架构怎么设计、质量怎么保证、团队怎么协作、项目怎么推进，这是一整套系统性的能力。AI 现在确实强，但它强在软件生命周期里的编码环节（还有很大进步空间），或者说某几个具体阶段。但编码只是软件工程的一个环节，AI 并不能主导整个生命周期，从需求分析、系统设计、技术决策、团队管理到长期维护，这些事情远不是写代码快就能解决的。至少在相当长的时间内都不行。把软件工程等同于写代码，就像把提示词工程等同于背咒语，都是把一个局部当成了全部。高飞说过一句话我很认同：会敲字，不代表会写作；会写作，不代表懂出版。同理：会跟 AI 说一句话，不代表会用好 AI；会用好 AI，不代表能把 AI 嵌入一个可靠的工作流。每一层跳跃之间，都需要“工程”思维来填。以前你自己写代码，现在你指挥 AI 写代码。以前你自己写文章，现在你让 AI 起草再改。工具变了，但“把事情做对”这个责任没有变，仍然在你身上。指挥 AI 本身就是一种能力。你得知道要什么、怎么拆任务、怎么验收、出了问题往哪里查。这些不叫“被替代”，叫工具升级后的能力重心转移。你觉得某些 AI 产品随便说一句就好用，那是因为有人替你把需求定义和约束设计做好了。如果有人说：“我从来不研究怎么把需求说清楚”，这不是什么值得骄傲的事情，“我从来不研究提示词工程”也类似。你以为自己省了时间，其实是把“研究成本”变成了“返工成本”，只不过花得不自知。我当年不学英语，也觉得自己省了时间。后来补课花的时间，比当初好好学多了好几倍。AI 越强，“工程”两个字越值钱，而不是越不值钱。因为强工具放大的是使用者之间的能力差距。同样一个模型，会用的人和不会用的人，产出可以差十倍。拉开差距的，就是你愿不愿意花时间把需求定义好、把流程设计好、把质量管控好。你可以不叫它“提示词工程”，叫“需求设计”也好，叫“任务拆解”也好，叫“跟 AI 好好说话”也行。但“把你想要的东西想清楚、说明白”这件事，不会因为 AI 变强就消失。

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AI编程助手真能理解工程结构吗？全网观点大碰撞

张大妈

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