当我一天花光了 300 美刀用来 ai 写代码，我的问题还是没有得到解决，我意识到 ai 只有在辅佐没有思想

你用的哪个 AI ？怎么用的？

1. 我个人感受，AI 在写边界问题方面好于大多数人，基本的边界问题不会出现。
2. 某方面领域的专家用 AI ，产出和效率远远高于初学者。初学者用 AI 学习效率会有提升。
3,4. 不同的开发需要有不同的手段。在你说的这个情况下，就需要先做 Plan 写文档再开发，而不是哐哐哐直接上。
5. 在编程邻域，AI 已经开始淘汰那些本身对这行不感兴趣的人了。我还是喜欢和人一起做开发工作，但和人讨论的往往已经是架构、实现方法等。那些具体的机械的、重复性的，底层次的劳动交给 AI 更有效率。

你用 300 刀请人来干活，也未必能解决问题。是否可以得出这些人也没有思想。

这个世界的运转就是建立在这些人之上的（俗称草台班子）

用人的时候，需要了解人能力的边界，把合适的任务交给合适的人去做。需要知道控制风险，不要随便把危险的权限下放给新来的实习生。需要建立标准化的流程，用强约束去保证人犯错的时候产生的影响在可控的范围内（测试/灰度/回滚）。

用 AI 也是同理。

> 然后编译，居然通过了

那么然后呢？你让他添加了足够的测试覆盖了吗？你让他回头去自己检查代码架构和实现细节了吗？

你同样的工作要求交给一个程序员做，他不也就这样给你糊完了结束吗？

即使你有德械美械，没战略也没用。

@fcten 肯定也是没有思想啊。毕竟大家也都不是什么灯神，满足不了阿拉丁的许愿。要把一件事做成，不专业是不成的。不专业还想不到通过学习使自己变得专业，那是不是缺少主观能动性？这样的话，说这些人没思想也没啥毛病。

你不敢让 ai 写电梯程序，是因为害怕 bug 还是因为害怕无人担责？人写代码就没 bug 是吧

又是一个日经贴。我有点怀疑你是否真的「经过大量的 vibe coding 」，还是说只会用但看不懂它在做什么？

而且 ai 开发对初学者其实并不友好，没有编程领域的常识和基础的代码编程和架构能力，甚至没有一个好的表达，那么 AI 开发出来的始终就是黑盒，也就是你所说的定时炸弹。

AI 开发只是降低了人类的使用门槛，一般人简单做个东西，分析整理各种资料，确实非常方便，他们也确实不需要了解技术细节，但也需要承担不了解技术细节的后果。如果能接受一直迭代，遇到 Bug 解决 Bug ，那就可以了。如果你指望一开始就是完全体，没有 bug ，那只能说有点天方夜谭了。

而且 AI 开发对越资深的程序员要求越高，因为这些人的目标就是尽量减少 BUG ，所以人需要懂越来越多的东西才能越能分析出 AI 写出来的东西是否有问题，是否存在缺陷。

试想一下，让 ai 去做一个电梯控制程序？
看看你举得这个例子，感觉你应该本来不是搞这行的，建议先梳理一下自己试用 ai 的方法对不对

对事不对人。遇到问题先找自己的原因。而不是先攻击或批判。很久以前我想过这个问题，这个世界上没有最适合你的 AI ，只有你最适合的 AI 或者没有。

我媳妇说 AI 不好用，然后我去问她为什么，她说 AI 不能把我想的做出来，我说那你告诉我你想实现什么，她说她说不清楚。

昨天刚好在朋友圈吐槽某些电梯程序可能是宫崎英高设计的
我反而更信任 claude 和 codex 最高级模型开发的

AI 可以给 1 后面添很多零，但是很多人本身就是约等于个零，AI 就只能在前面添加很多零了。。。。。。。。

这几项只有最后一点认同。
1. 有时候做个 mvp 、纯静态网站、本地 demo ，其实根本不需要过度设计，ai 能跑就是能跑。带状态的生产环境才需要额外用心去 CR 。
2. 初学者都不知道让 ai 往哪个方向做，只能无脑烧 token 。
3. 逆向算不算基础开发，做逆向 ai 远胜于人。
4. 这个比喻是可以理解的。但是电梯控制程序似乎是机械专业成分更多。
5. ai 大幅削减了初级岗位的需求，贫富差距加大、全民被迫创业是可以预见的未来。新人没有机会在企业内做大型项目，初级到高级的桥梁也塌了。

另外上面嘲讽别人被挤出局是对行业不够热爱的德国老哥，祝你的热爱经得起时间的检验。

1 、给的指令是不是正确详细，自己设计过结构还是统统交给 ai
2 、他给的 plan 有没有确认过
3 、有没有再次让他自查或其他模型交叉 review 代码
4 、修改的 walkthrough 有没有检查

ai 的思想是你的思想，你想的越充分他做的越完善，所以对初学者来说 ai 才是没思想的不会主动发现问题。

《但是可能在某一天，一个边界问题，引燃了这颗定时炸弹》 人不会吗？

你的第 2 、3 点跟第 1 点矛盾，你大量 vibe coding 的前提下还没意识到 ai 的能力有多强？

这 300 刀你都做了什么？有没有用正确的 skill，在开始之前有没有一个大致的框架或者目标
当你在一个问题上进行了多轮对话之后，应当知道改变方式，例如让 ai 给你打日志，再把结果发给他进一步分析
这是程序员调试 bug 的基操吧，总不能 100%依赖 vibe

我自己的感觉：
1 、AI 不懂得取舍，理论上这部分应该由人去引导，但 AI 不会停下来问，导致做完后反复改
2 、prompt 实在很难完整表达意图，容易产生理解偏差（可能我的表达能力太烂了）。人与人沟通，发现不对劲的，会纠正提出需求的人，而 AI 不会，无论你说什么，就是硬着头皮做

很多人无法提出清晰的需求，提一个无歧义且清晰的问题也是一种能力

写代码的“严肃”都没弄清楚，就扯到“艺术创作”。
我可以肯定你就不适合写代码，真的，你就是想睡一觉起来，然后别个（人或 AI ）就把打包好测试好的结果给你端上来，你只要点一下运行，就开始不断听到“支付宝到账 0.01 元”

可能是你的提示词太烂了

我感觉你不适合写代码，人写的代码也会出错，看哪个出错概率低。另外代码的健壮性是靠什么保证的，靠艺术吗？

你要的是自动驾驶，但现在 AI 顶多算个辅助驾驶。

至于什么方法、流程、prompt 都是欺骗自己的。LLM 是随机的，也就是说 AI 没有什么标准答案，它根本不知道怎么设计架构、怎么写代码是最优，除非你一行一行告诉它。

不过我看下面有很多搞笑的回复，说 OP 不适合写代码；先不说这些人自己会不会、能不能一天花 300 美刀都是个问题。

但凡水平高一点的程序员，都知道 AI 写的代码不靠谱，倒是有很多业余人士，从没写过软件，通过 Vibe Coding 出来一个界面，就宣称程序员被替代了。网上到处找一些 Skills ，Prompt ，Workflows 、Spec 就以为自己掌握了 AI 编程。

现在 AI 写代码和 AI 生产图片的结果都差不多其实就是抽卡，不可否认把问题描述的更清楚和细化可以得到更理想的结果。对于很多简单的 crud 和界面 AI 基本准确率很高了，很复杂的逻辑也可以写的不错但是更多像是抽卡，当然本身也可能是直接让 AI 做了太复杂的东西 AI 在没有细化的地方也只能靠猜。

总结:0 乘以任何系数都是 0