AI探索指南

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  3. 6. 如果你一定要硬撑着用AI完成一个中等规模复杂度的项目

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    结束了,最后投入了18.5小时,其中立项3小时,初步验证1小时,AI Coding14.5小时。后续这个项目会转交给正式程序员做 截图挑选了一些交流过程中暴躁的片段,哎,都过去了 整个过程就像蒙着眼睛,拿着筷子,夹起水晶杯堆金字塔,随着项目规模膨胀,筷子长度还会从1米变成10米,20米,太糟糕了这个体验,深刻体会到什么叫无能狂怒。 文档更新了这14.5个小时里的流水线进度,包括Prompt详情,卡点问题的解决和被解决,怒喷AI,和解到放弃等等。 https://whjlnspmd6.feishu.c…
    6. 如果你一定要硬撑着用AI完成一个中等规模复杂度的项目。那么建议你同步学习代码,先搞懂逻辑,然后试图读懂代码,磨刀不误砍柴工,这样绝对,绝对比你黑灯瞎火对着AI指挥要来得快。当然这个过程一定很痛苦。
    7. 最后是一些普适的AI编程建议:有进展了,千万用Git随手保存,就当它是PPT | 尽可能各个能力封装模块化 | 有较大更新后让他写进Readme中,后面可以拿这个给他看 | 一开始可以说复杂需求,后续尽可能一次描述一个小需求 | 邀请他追问细节 | 认真阅读他的每一步操作,不求看懂代码,至少看懂逻辑 | 可以让他在敲代码前先给出分析和逻辑说明,也可以让他在有更新后写入Readme,这些都可以放到预置的Prompt里 | 提前思考好你的项目逻辑(我指技术实现部分),在外部文档上敲下来,而不是在打开AIcoding的那一刻才开始思考。

  4. 结束了,最后投入了18.5小时,其中立项3小时,初步验证1小时,AI Coding14.5小时

    结束了,最后投入了18.5小时,其中立项3小时,初步验证1小时,AI Coding14.5小时。后续这个项目会转交给正式程序员做

    截图挑选了一些交流过程中暴躁的片段,哎,都过去了

    整个过程就像蒙着眼睛,拿着筷子,夹起水晶杯堆金字塔,随着项目规模膨胀,筷子长度还会从1米变成10米,20米,太糟糕了这个体验,深刻体会到什么叫无能狂怒。

    文档更新了这14.5个小时里的流水线进度,包括Prompt详情,卡点问题的解决和被解决,怒喷AI,和解到放弃等等。
    https://whjlnspmd6.feishu.cn/wiki/TjZEwOXKCiI78Uk3dg6ce9Venah?from=from_copylink

    最后有一份来自这次非正式黑客松的总结,有点长:
    1. 上下文看似制约,其实不是制约的本质,因为真正的项目其复杂度是远超2万甚至200万Token上线的。所以当我从windsurf和Cursor切换到cliine,并拉满上下文后,确实短期解决了项目的瓶颈,推进了一大步,但终究无法应对越来越膨胀的代码。真正的制约是你能否有效管理项目中的各类概念,并井井有条地向AI分配任务。但如果你能做到,你就不是小白了。
    2. AI coding不仅仅需要需求描述清楚,更需要清楚的是代码逻辑。所以小白一般在刚开始最快乐,在中间能稍微解决,在后期逐渐崩溃。因为小白真的对各类概念一无所知。看起来是一个“为什么文字底部不能加色块”的问题,会衍生类、CSS、HTML渲染、JS执行等等一系列陌生的概念,你会发现技术的学习还是绕不开。
    3. AI很擅长后端逻辑,因为他是清晰,明确的,我花在后端上的实际差不多仅占1/10。但AI不擅长UI、样式,因为这是和人的审美相关的。偏偏审美又是模糊的,很容易陷入甲方的五彩斑斓黑陷阱。
    4. 在工具选择上,我只用过Cursor,Windsurf,cline。windsurf交互体验比Cursor好,但这两个都是订阅制,都会千方百计减少上下文记忆以节约成本。cline交互没那么好,但可以全量上下文ALLin,就是太贵了。14个小时烧了我15美金。
    5. AI在处理小需求小项目的时候仍然很值得信赖,爬虫、批量化、数据分析等等,依旧可以解决大量重复性工作。

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