sillydaddy

我提个建议，建个粗糙的数学模型，来解决这个疑问：

1. 软件开发的时间。之前独立开发，只能做开发周期是 1 小时~100 小时的，现在可以做 1 小时~1000 小时的，因为 AI 提效了。所以其实能力范围更大了。

2. 用户自己去做 vibe 编程。之前他们只能做开发周期是 0 小时~0.1 小时的，现在可以做 0 小时~10 小时的，但不可能做 10 小时以上的，因为时间成本太高了，不如直接买。所以影响其实不太大。

3. 长尾需求、碎片需求的数量，是不是固定不变的呢？很可能不是的。之前独立开发，受限于独立开发者的数量、时间成本的限制，有些需求未被挖掘。AI 提效降成本后，这些需求都成为新的可能。所以并不是零和的抢蛋糕游戏。

你错了，咸鱼也要有梦想。你这鸟人，连我们的幻想也要剥夺。

@littleG #41 > “是 AI 全自动实现，还是必须有一个人类角色去把握和控制”

你看现在的 AI ，训练方式和效果，都是需要人给予指令的，它不能自己给自己定目标。所以，结合现在的 AI 架构和品味还不太够，那么 AI 需要人来给定目标，比如功能性的目标，还比如给予一些架构和品味方面的指导，也算是一种目标。

如果架构和品味可以通过强化学习学到（我感觉编程领域的架构和品味，还是比较容易学到的，代码简洁、高内聚低耦合，这些并非描述不清楚），那就没程序员什么事儿了。

@silkc
@EricXuu
有些不一定吧，比如独立开发 3 件套，记账软件，只需要“请可视化显示最近 3 个月的话费，分门别类”这样一个。假如说 AI 给到的不符合自己习惯，还可以口头命令调整“用嵌套矩形图而不是柱状图”，那如果是软件，不符合自己要求就麻烦了。

@labubu #13
@billzhuang #14
请问是指断点调试那种吗？

@ROYIANS #8 > “。。。为什么这么设计，历史决策，人是可以记住的，AI 记不住，他不知道几个月前，这段代码为什么要这样改动。。。”

所以说上下文工程很重要。你说人能记住，而 AI 记不住，这个为啥呢？
我没做过 context engineering ，那就假设吧，一个人一年完成了 30 个功能，不少了吧，把这些功能的核心决策放到 AI 的上下文里面，不可以吗？完全可以啊。这个不需要全部细节存起来，只需要一个索引，或者关键词就 ok ，就像人会记得“emm ，大概有这么个事儿，我当时是考虑到 xx 才这么设计的”。具体的细节可以通过 RAG 向量数据库来查。人不也是这样吗？做某个功能时，不需要把以前所有踩过的坑都过一遍，只需要找与当下做的事相关的上下文。我看不出这样分级的 AI 上下文，相比人类，会有什么做不到的。

无缝集成，纯原生的体验！ 👍

如果类比的话，AI 可以直接生成汇编代码，是否 AI 时代就无需高级语言和编译器了呢？我觉得不是。
成本和收益，是最大的影响因素。与直接编码相比，使用现有的模块（框架），就是为了减少成本。

所以，高级语言和编译器不会消失，前端框架不会消失，甚至开发者 3 件套这样的小软件，也不会消失： /t/1181856

可以把 AI 比作是人类，其他的配套是工具，从效率的角度出发，AI 也不可能去做那些工具就能做到的事。

@JoeJoeJoe 生命不息，bug 不止😂