就是有你这种不懂的人，他才要再写一篇。
https://antirez.com/news/159
我帮你画重点
"I'm a programmer, and I use automatic programming. The code I generate in this way is mine. My code, my output, my production. I, and you, can be proud."
我知道你不懂，但我简单形容一下。在目前的ai兴起之前，有一种叫autocomplete的功能，他认为现在的ai是帮他autocomplete更长的程式码，但所有都是他的想法，不是ai的next-token prediction.
是Redis不是Radis。
我一直强调ai是有用的，但不是你或那些ai公司讲的那样。
※ 引述《yamakazi (大安吴彦祖)》之铭言：
: Radis之父萨尔瓦多
: 算大神级的人物
: 去年五月说AI远远落后人类
: https://i.imgur.com/1AnNCOT.jpeg
: 前几天改口说他已经把所有代码交由AI写，除错也是
: 说手工写代码省省吧
: 只差没说手工写代码的都傻子
: https://i.imgur.com/bWYyUK3.jpeg
: 这边有原文，不算太长
: https://antirez.com/news/158
:

我搞不懂y大到底要洗几篇，版主不管一下吗-.-一直发表一堆低智商的文章看了有够烦 有完没完阿

管啥 板规又不禁止发产业相关废文

也是，只能无视或是别看了

还有你的K大神已经开始八成用AI了

可能他需要这样来证明自己的价值吧？

https://i.imgur.com/A0yqG4U.jpeg你的kar 大神也开始八成用ai了，不是自动补全，是用agent对啊管啥，我又没违反版规Radis 根本没提到自动补全吧，automatic programming 不要自己脑补成自动补全那个功能。搜寻你那篇整篇没提到autocomplete，是automatic programming ，不要偷换概念XD

反正板上水量这么少 真的没差

人家kar神都说了，他原本都用自动补全而已，现在八成都用agent了

Karpathy不是用agent。从他的文章来看，他只是用prompt。Karpathy是ai大神但不是coding大神。他很有趣的是，发明vibe coding这个词，但ai programming他很落后，明明他ai业者，他应该是要走在前面。

又再脑补，人家原文都说他在用agent了https://i.imgur.com/geEHUfS.jpegClaude code本身就是agent，你对agent 下提示词就是在使用agent，下完提示词后这个agent会自动帮你改代码以前还要复制贴上，现在不用，才叫agent为何会把使用agent脑补成使用提示词和自动补全，可见真的不懂的是你你该不会还停留在把代码复制贴上到网页对话框的年代吧？

就算取代100%的coding 那也只占工程师30%的工作而已

就我用了 3个月的经验 我觉得把他讲成 auto complete 有点不太正常

提示词现在大家都包成技能了，自动补全根本没人用了，会讲这两个表示他真的不懂

不会全部包成技能 用在agents.md更有用

比重完全错了，不只30%，而是超过80%，你认为的30%是因为你以前思考过程需要想架构与程式码，这部分完全跳过，变成只需要设计。这省的时间不是单单30%。

也可以，但就是不会有人再用自动补全和提示词

想架构比实作麻烦多了

不过我是觉得原po不用一直讲啦，少点senior踏入来抢市场不是更好，让他们活在原地就好XD

不同domain差很多 LLM最会写的是Web

想架构也可以叫AI想，省的时间更多，会说要自己想架构的一定没用过agentAi可以想几个架构让你挑，列出优缺点给你选，你选完后就没事了人类现在已经只是AI和现实世界的接口而已，想架构没人类的事了东尼大讲得好，会把agent讲成自动补全真的不太正常，而且原作者原文从来也没讲过自动补全这个词

不同领域差很多 不用直接贴别人没在用的标签自己用的side project会要AI给方案 架构也不用想

放心啦，我讲了三个多月了，不会用的还是不会去用Coding 不都是同个领域？连两个不同领域的大神都投降用agent了，我也好奇到底什么领域不能用？护城河应该很深可以加入看看你的“想架构”其实可以变成跟agent对话，对话可以打造精炼想法，自己在脑袋里面想的东西只是闭门造车。

能用agent取代的东西早就花时间让他取代我了

那什么不能取代的，可以请你提供细节看看吗？我也很好奇什么架构不能取代？

商用架构可以叫AI想？哈哈哈哈有够好笑大概是个写function 的咖在这里嘴架构

哪个商用架构这么高大上不能用ai想，拜托快告诉我从以前到现在很多人说不同领域不能用，但每次我问到哪个领域？用的情况如何？用什么模型等等，全部没回应一提到不适用领域的ai使用细节, 人就全部消失

讲出来就会透露在哪个领域的公司工作了

别浪费时间跟他杠了啦 发一堆废文含金量为0 他那一大串结论就是AI无敌+我好棒棒 回他文的都有料多了分享AI使用现况与痛点

不能讲那就别讲了呗

为什么要告诉你？为什么要有作品让你们看？

1faC1r96 这一篇后半段，DrTech，kaltu两位大大，有点一些领域［第一次用 clude code 就撞墙］那篇

每个资深的人都在不同公司负责不同领域的产品，产出都是属于公司资产，谁会告诉你们这些讲笑话的人？讲笑话就认真搞笑，架构不是你摸的，孩子

不能讲就不要讲，真的不勉强XD那篇我看了，直接把那篇连结拿去问AI，都说评价不准确过时了

没注意到连 Redis 都拼错，真的超好笑的。真理越辩越明

只有这些领域才不适用AI拼错就拼错，我又不是做这个的，你从没写错字？https://i.imgur.com/2qrLHb8.jpeg

怎么个不准确法，y大要不要过去讲一下这样比较可能激荡出交集

贴了一堆废文还自以为很厉害-_-

康乐队，AI就是个工具，它的运算要有人类提供参数给它

不准确是AI讲的不是我讲的我没说我很厉害啊，我本来就碳基小废物

才有意义，它无法独立存在。Redis之父讲的没有错啊。没有人告诉它目标和验收标准，没人修细节，他啥都不是

人类提供参数这句话不太精确喔，AI训练的时候参数是自己调的，训练时人类不用介入

你的雇主付钱请你写程式，就算他从头到尾完全不介入，那也仍旧是它的产出与产权啊~ 更何况大家多少都会调咧

我又没说radis讲错，我是说这个人脑补成radis说agent是自动补全是错的脑补用agent是自动补全和提示词，这个脑补是错的，redis从来没这么说过，redis连自动补全这个词都没写在文章，结果本文作者自己乱脑补

我来举一个AI不好用的领域 通讯infra的系统设计通讯infra有3GPP标准文件而且全都适用字句在描述看起来很适合丢给LLM让他自己去写扣，满足3GPP所有的描述但3GPP实务上写得非常模糊，需要系统设计的人 对于自家系统有一定了解，才能根据3GPP去做新的开发 跟判断我自己观察下来，AI在视界的缩放 比人类慢非常非常多举例来说 使用者端的新功能->看3GPP->看系统->看3GPP这要在 文字叙述，系统，Coding实作 之间频繁的切换才能做出来的东西 AI就很不适合我自己对AI的感想是，你新建一个Task他视界只会越来越小同一个Task中思维没办法做剧烈的转换阿 如果你要说那是我Prompt下的鸟 没办法发挥AI全力也可以 你行你来 弄一个你自己的使用例 来教我怎么让AI在自动生扣的时候，保有柔软的视界切换反正我用起来的感想就是，我叫他着重系统 他写扣能力就低我叫他着重写扣，他就开始不鸟系统反复在那边指正他哪里错 跟他解释 很鸟喔 另外补充一点 3GPP常有 同一个功能 有两种不同实作模式甚至更多，不同国家选择的实作模式不同当然工程师可以指定他用哪个实作模式，但工程师能下正确指令的前提是，工程师要懂AI可能在哪边出错啥都不懂 丢给AI乱生，看起来能动就Depoly至少我是不敢不用在那边吹大神多会用AI 因为就算同一个模型你的AI跟大神AI 产出来的东西 完全不一样

同一个 task 下他视野会越来越窄 ?.? 这描述挺奇怪的如果你给的 input 都一样的话他确实不太会有新的东西但通常人还是会看结果给他不同的 input 这时候他行为是可以改变得很剧烈的. 甚至完全变成不同任务都是可以的.你这类问题其实比较适合把它当沙盒 给几个 input 跟目标的对照组，让他自己推推看 推完写把经验写成 skill.如果是可重复性的工作啦或者是把以前的实作拿出来给他总结 再以总结结果当基础也是比较常见的推进方法跟方案

举个例子，你给他一个Task，他做完初版

另外看 3GPP 不确定是视觉的看 (视觉看用截图), 还是资料的看 (用文字或byte), 这些如果能转换成数位讯号, 或者cli化

正常的 code agent 都可以试着呼叫, 然后他们的机器视觉其实还不错不过前提是 至少要是 opus 4.5/4.6 or openai-codex-5.3

刚好我认识3GPP+AI的专家周伯衡博士，我帮你问问看

他会去改你指出的地方，但这时候的AI 我体感智力下降很多只会专注在INPUT/OUTPUT有没有对起来 不会去管系统

因为他缺乏 context 吧 他认为的最理想方案通常出现在第一猜 他觉得你这个人类要傻傻地给他不同指令他就会只照你的指令走 XD 这种时候要去找他缺啥 context 帮他补起来

他自己生过的东西，生完就忘 也不会回头修正

他觉得不重要的事情他就会丢掉 XD 所以控制他认为的重要性也是 context 管理中的重要部分

Yamakazi问完记得版上贴一篇上来所以要管理Context的前提是，使用者要知道该着重在那些部分的程式码去提醒AI 跟限制AI

嗯啊 使用者还是有工作的不过多数情况下人跟ai的加成比起来还是比纯人来做快一些毕竟给指导跟自己干完所有细节还是有差的 除非封装得很好

我没有要讨论谁会不会失业 会不会取代 如你说的Context通讯领域的开发Context不是只有程式码，这就是AI很难自己生出一个像样产品的领域

你模型用哪个，是用CLI接口吗？

ROO CODE Claude sonnet 4.5

文件应该是pdf吧，请他看完pdf后先写md，然后写入agent.mdSonnet 4.5算落后半年了，可以用新的了

题外话 sonnet 4.5 不行 XD 我现在可以理解为啥你觉得鸟

3GPP写成MD有困难喔，因为很多时候不是Spec是选择

有机会试试看 opus 4.5 or 4.6 , 不同的东西了.sonnet 4.5 确实我也会跟你有一样的想法 我连用都不想用

好喔 我用用看最新的 看问题有没有改善

我说写成md档算照抄过来而已，agent读md档比读pdf快

反正一定比 sonnet 4.5 正常 我也是用到 opus 4.5 之后才转往 ai 处理的 sonnet 4.5 就算公司买单我都不太想用

叫AI分批看完分批写成md档，他比较好读取，而且md档还可以做成多种agent而且要搭配git多次commit，一边写code一边commit，一边让他写commit msg，这样他的记忆力会慢慢建立起来你要一步做完整个repo是不可能，像我一天可能快十次commit，两三个PR这样，你要自己会叫AI拆成多个小任务，可以叫他先plan first给你看自己不会拆任务就叫AI拆甚至连PR msg都叫他写，人类只负责审核，他自己写git prmsg他才会建立起记忆。总之就是先改写pdf变成md，然后叫他放进agent md，再接着一边写code一边commit和开PR,PR 和git msg叫他写不要自己写，他写了msg就会有记忆

我懂你的意思了你想表达 所有工作都叫AI完成 AI才会有记忆 之后的工作才能做得更精准(也许?)但我个人观点是，现在 我自己来写 比教育AI还快也许我教育AI 全部都让AI自己做过一次 未来哪一天

差不多，人类只负责高阶指导，其他他自己会调用该负责的agent，3GPP他绝对记得起来

它可以做得比我自己来写还快吧 但那一天不知道是多久以后

教他很快啦，半小时左右甚至你教他的时候，把它放著让他自己学，你去做其他的事，搞不好他都比你快写个md而已，等他看完写完搞不好你扣才写了几行而已

我习惯跟AI讨论好怎么写，最后请AI照我的逻辑一次写完

提示词大概是这样，这边有一份3GPP pdf档，把它仔细读完后写成数个适合的agent md，我之后要使用来写程式

结果人还不是要再自己读一遍规格才能知道自己下的提示词对不对 AI有没有照自己的想像做完

你要double check当然可以，但99.99趴是准的再叫他写一个代理，检查有没有写对，列出几处比较一下就好

推nckuff分享

我写完扣每行都有检查一遍，几乎都是准的，我几乎没改过一行程式或md

你讲的用AI修正AI 多层AI检查可以防止AI写东西出错我认同 但我认为AI无法完全自走的最大原因是AI会提示词照单全收，你缺资讯 他照样硬生给你不太会去质疑提示词 当然人也有这样的问题也许新模型有办法反问使用者 做更详细的确认吧

会，他不懂的会问，不过如果我也不懂我就叫他自己查完告诉我他觉得哪个比较好选plan mode，遇到重要节点他会跟你确认细节

我想一想 我承认我就是懒得教育AI因为一个通讯系统里面有太多entity，每个entity都牵扯到数十个标准文件 我自己就看不完了，更别说花时间教育AI真的让AI自己去跑 自己去学，我也没有能力一个一个验证AI的理解是不是100%正确这让我只把AI定义在辅助 不会想放给他太多权限

没关系，不想用就不要用

记得去帮我问3GPP博士对于3GPP+AI的看法我真心想知道专业人士的意见 还麻烦你记得分享我提出我认为的困难点 你说不想用就不要用那我只能寄望你认识的大神能不能给我一点别的建议了你提了很多使用上的建议 我认同 即使我懒得花时间但是最大的问题就是我说的 写扣99%正确 不代表他对于系统认知是99%正确，当他的Context已经超过人类的认知 你我都不知道AI给出的回答是不是在唬烂 这就是问题当然Context能切，但不知道要切多久你很想强调尽量全部丢给AI做 养AI 但养AI的时间成本超过AI只是协作辅助的时间成本 只是本末倒置

其实我说“不想用就不要用”是很中性的口吻，你不用自动脑补XD

4.6一样有这问题 只是症状有改善 context 吃不下就是吃不下 聊久了就忘了前面的

人力 / AI 各出几分力 才能达到最高效率 不同业界又不一样

你都说不想训练了，那我当然也不会勉强你上下文的问题就是要写md ,这你避不掉

现在避免喷token都还是指定4.5

而且要拆成小任务，一个任务如果十次对话内还搞不定，代表不够小常用的动作写成固定可用的程式，不要让他每次自己为了某个重复动作重复生成类似程式你写code是不是也会分成数个class?一个类别专注做一件事，物件导向。我跟你说在AI就也是一样https://i.imgur.com/usxt4ht.jpeg

那大神能不能拆几个agent 写出一个自动上ptt 教育那些不接受ai 的麻瓜

这不是网络看看影片就能学会？而且我也不是大神，我碳基小废物

不是不能讲，是你只会讲一堆没营养的，没啥启发性，就只是一直吹大家都知道的资讯这种发文水准感觉就是最快被ai淘汰的

我觉得可以讨论更细节，比如context控管是否停用compact，子任务之间clear上下文，现在有enable tool search是至少mcp肥大问题比较没事，或者serena是否停用memory

我就喜欢讲没营养的废话楼上，你要先让他们能够开始接受ai才能开始一些进阶用法他们还停留在AI错误很多的阶段，搞不好还是用网页对话框，然后认为别人用agent只是下prompt和自动补全的阶段

既然简单还不弄一个agent 7x24 自动战翻麻瓜

用到现在，ai 有两个领域感觉很弱，一个是使用 blender，很像完全没有空间概念，讲得头头是道，做起来惨不忍睹当然也可能是我的提示工程太烂了才这样，但跟其他领域比起来真的是比不上另一个则是我也没专业知识的领域，连 ai 是不是在唬烂都无法判断，但产出都跟我预期的差很多，可能在这种领域有更有效的使用 ai 的方式，但我还没学到这种正确的 ai 用法怎么正确使用 blender 也是我完全没概念的地方，但对于 3D空间的描述，我已经尽力做到力所能及了，但产出依旧烂到一蹋糊涂，不过那些有在使用 3D 建模软件的人可能比较知道跟 AI 下提示词，看他们的产出就好很多，但这样需要专业领域的话，不是很适合 vibe coding希望通用大语言模型能早日有空间概念，让 3D 模型产出更高效

不太对 其实AI不会记忆 会有记忆的是留下的 contextcontext 这东西 不管你记脑子 写文件 写教学 总之他是可以转移的另外如果连人自己都不知道该怎么做的 那很有可能是知识的空白区 那种东西就不用太强求AI了AI现在效用最高的是 知道该怎么做的 他帮你把细节做出来有人可能会说我都会作的话, 用他干嘛, 就省力啊我很喜欢举一个例子 你问AI 你的提款卡密码是多少他是无法无中生有生出这个知识的 (除非你写了个txt放电脑然后 vibe coding 从头到尾就是个笑话 XD 不要太认真然后其实 ai 有2d概念 你试着给他 个工具把空间转成 2d图他可以用 2d 视角去[看]或许还有点转机

DDIL下的无人机通讯与基于意图的AI认知同步 最近这个真的很烧我脑 如果AI能直接写出能用的 我非常感谢

“直接”很难，就已经讲了你要先让AI去读相关资料，然后拆分任务

训练 AI 这点我打一个问号？我自己每一轮对话都当作全新的开始，要请他去读 spec、skills，任何问题都要反问他到细节确定，双方理解一致才开始请他写 plane，确认无误后开始实作 code，验证无误整理成 spec 开始下一个循环

听起来，像是先灌domain knowledge 进去

读资料，写md，建agent，拆分task，多次commit。做完一个task就关掉一个context重建新的，要永久保留的写在代理或技能里

也不是全灌进去，这样还没开始写 context 就爆了，专案大方向读完以后，透过关键字 AI 会自己去爬相关的 skills，如果他没有自己识别到，就手动叫他去看

楼上正解，终于有好几个懂得人加入讨论了。

yamakazi又选择性瞎眼失忆了，同样的推文：什么领域护城河那么深，我都在隔壁版举多个例子，他当时也认了，怎么又突然失忆。yamakazi大神写个unity给大家看看？写个Altium designer给大家看看？写个 Adobe Photoshop给大家看看？yamakazi常用烂招：1.断章取义别人文章，加油添醋伪造事实。2.选择性瞎眼失忆。3.自己工作领域可以用AI coding。所以所有领域都可以，你的领域不能是因为你烂。

Sonnet 4.5的上下文判断能力有点难度就稳死的……要用Sonnet的时候请指定好你认为AI这个task需要的档案不然就用Auto 应该不只Kiro有自动判断用哪个model的能力8很多部分根本甚至Haiku就做的很好了 我用Kiro的Auto感觉是他的判断需要我中断执行然后手动改成Opus的频率不算高

不用这么FOMO吧，工具一定越来越厉害，现在花这么多时间教育AI，明年搞不好都用不到，就稍微了解一下产业状态就好，时间这么多不如去写算法况且大家都是学电脑科学的，加上写扣也几十年了，还怕自己不会用新工具辅助写程式吗…这几十年来程式语言、算法、系统架构、框架不断出新的，每个难度都比AI工具还难学的惊，与其一天到晚FOMO不如多花点时间看书配家人….

每一个session都是全新的 你都要喂给他够好的context然后我有点怀疑nckuff是不是不知道所谓的context其实就是每次对话的时候都把前面讲过的东西一而再再而三的重复送而怎么压缩和去芜存菁就是agent的大学问*指对话历史contextVibe coding这个词的语意早就发散了 Kiro的Vibe模式就是

其实有一些加入软件工程解决流程的反而更值得研究思考，而不用拘泥多会教AI洗程式，像这篇stripe工程团队搞一个内部服务Minions，可以辅助工程师们开发、测试、部署上线，完美解决工程师容易被bug等等小问题分散注意力的问题，而可以去做更重要的事情。https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents

单纯的下prompt而已 不是那个最原始的啥都不用懂得Vibe@jayxxx 那也太花时间了 你先大东西给他让他写 然后写错的地方给他指正叫他改不是比较快吗 除非你看code很慢 XD毕竟单纯写扣正确率一般来说还是很高的

老实讲连把ai当作personal assistant 的阶段我觉得都快过时了估计半年后大概又是不同的光景

呃 Minions就是单纯把流程标准化然后每个步骤串AI而已然后标准化谁定的 人定的……

之后每个企业都要有自己的Jarvis

以及工程师还是要review 只是CI/CD交给AI并直接回馈所以解决的事情和你讲的有些差距半年我觉得不会有啥大突破 除非哪里天外飞来一笔先抓个2～3年吧

对于ai进展我是不敢抓一年以上的时间啦 我觉得记忆这块应该是接下来主要看点吧这么多人在做觉得年底前肯定agent性能会成熟很多 至少龙虾这种prototype产品应该会真的产生影响力 Google之类的也会针对一般人推出更容易上手的方案

agent成熟也还是agent 那不叫不同的光景吧……

Claude code release到现在也是刚好一年就agent 用法会变的跟现在差很多吧

以我来说真的能叫breakthrough的就ChatGPT，再来agent

Claude code刚出来时也不怎么好用 但现在已经全部东西可以丢给他做了Agent这东西本身一直在进化啊 然后视觉这块目前还是慢很多 如果视觉真的突破了那又是另一件事了

Claude code 2025年才出来 GHC更早就有agent mode了

所以我其实基本和jack529的观点类似

然而可以写code的ChatGPT走到能用的agent就花了3年而agent你在ChatGPT练出来的prompt能力基本上都可以照用反了吧 我觉得半年看法这很FOMO XD

是吗 我觉得因为变的太快了没什么必要一直去跟

而且auto complete在很多领域一点都不过时

我觉得思考什么东西是就算一年不去接触最新进展还是有意义的比较有趣 基本上我就是把世界会革命当作前题

实际上根本没变那么快 大部分都是patch version等级的

当然这是几个月一年还是几年也说不准

你可以看看影片模型的进展 一般人的世界可能没有怎么变 但我们的世界是真的变了我还记得一年前我在测各家影片模型的状况 当时最好的是 kling 1.x 然后半年多一些之前我们推出自己的模型当时基本是图生影片一线模型 然后现在seedance 2.0还有Google藏在手里的genie 当然这些模型实际问题都还很多 我觉得跟llm比都是非常早起不成熟的模型 但这个迭代速度真的是越来越快然后有了新的工具后大家又更有生产力更卷 我觉得这个真的可以说是指数性的 所以我不敢用过去的半年来判断未来的半年 当然也有撞墙的可能性 但现在投资在ai的真的太多了我听到ByteDance 内部的运作方式都觉得不可思议真的是卷到极致 把中国狼性发挥到极致

如果你的“我们”的意思是developer的话，就和我之前讲的一样 ChatGPT agent 只有变二次Gemini changed nothing major那就是improvement而已

我是觉得 opus 4.5 是这几年来最大的一个转折，在那之前我也觉得ai 还是没屁用的东西。

@Romulus 确实走这种 SDD 流程花时间，但相对稳定可控，其他优点不提，最少也可以缓解前面推文大大提到的 AI 自我幻想

感觉AI进步得好快好恐怖@@

嗯嗯，不错，搞笑仔加上硬凹几乎完美演出

我们不是指developper 是指像我在最前线做ai development的人不然我说的影片模型进步再快对写程式的人来讲也没什么影响 gemini对写程式也is never a thing 但他一直都是视觉理解最强的模型 况且香蕉pro出来后对于图片编辑这方面也是颠覆性的 换言之你如果只着眼于ai在单一领域的影响 那他的确革新间隔比较长 但你如果把看的东西放大 从工程 图片 影片 世界模型到研究等等 那我觉得的确每隔一段时间就有个相当可观的进展不过我也同意这些都是improvement 全部东西都是improvement 叠出来的 不过只要一段时间不注意或者因为是非公开的improvement 叠加 看起来就会有怎么又前进了这么多的感觉

那没事了@jayxxx SDD只是把幻想写进md档而已 当然你要说md档看的懂的人比看的懂code的人多那是没错啦……

SDD是一种方法不是幻想内，现在的问题是不同工具要求的规格有差异，以现在的更新速度要做到spec as source等级很容易变技术债

我的意思是SDD留成AI会把幻觉写进md里然后照着幻觉做就人类发现幻觉是从md而非从code的差异而已*流程

那就是story没有review就开始开发