AI 辅助软件开发伍斌

[AI 辅助软件开发伍斌 @wubin28]

80%的零编程基础小白用AI做软件时半途而废,因为缺乏系统方法。此时需要AI产品先行迭代法的6要素:拆需求为小步、细化本次迭代、AI生成代码、本地测试提交git、发布云平台验证、AI解释代码学概念。这一切可以从《氛围编程》从9个实战案例入手,用自然语言提示词快速做出自己的软件工具。

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@HarriesSteele 不对吧，你买的所有的衣服，肯定有放衣橱里的，而不会因为怕浪费，每天把所有的内衣、衬衫、西服、羽绒服都套身上

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这模型没人用，会让人捉急；用的人太多了，也让人捉急。

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@Do0shMas 没错，这样的纯提示词，也方便你将来把它转成 Skill。

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我现在开始从“用Skill” 又回到“用提示词”了。

原因是我在用 Mimo Code 时，发现Superpowers 官方不提供安装方式。

所以我现在的做法是：让一个 AI coding agent 从 Superpowers Skill 的提示词里提取纯提示词，把那些依赖的脚本都去掉。这样就能回到纯提示词，方便我复制粘贴到 Mimo Code 里使用。

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“不是…而是”的AI句式可以退场了。

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@AndyHu44502446 故意使绊子，没有武德，耗子尾汁

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@Pujiang168 这让我想起了AI 回复中经常出现在首尾的客套语😅

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程序员们有了AI小弟，终于可以不用自己动手搬砖了，但需要花心思指挥和监督AI小弟搬砖，必要时还得替小弟背锅，这个活到底是更轻松，还是更累人呢。

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@idonkeyliu 不就是砌墙吗，快就够了

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@jesica_maynard 具体如何评价完成度？具体如何评价复现稳定性？

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如何用比较简便的方法来测评一个大模型在完成编程任务方面是不是靠谱？

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@miles_mazy 现在缺的是一个平台，能把拥有这样的土得掉渣的需求的老板，与愿意接这种需求的AI 开发者匹配起来。

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如果AI自动化测试，测的是确定性的业务事实的话，那就是可靠的。但如果测的是不确定性的AI 生成的代码的行为，那就是很脆弱的。人工要评审的，就是这种确定性业务事实是否测到了。如果你测的就是这种确定性的业务事实，其实不用引入另一个大模型，一个大模型就够了。

[AI 辅助软件开发伍斌 @wubin28]

让AI 生成的代码（传统确定性的非智能应用）放心上线，关键是让 AI 生成的自动化测试测什么，以及人类到底花时间评审什么。放心上线的答案是这两者都指向同一件确定性的事：生产代码运行后所发生过的合理的业务事实。因为只有合理的业务事实才是确定性的，而AI 生成的生产代码和测试代码本身的行为，不是确定性的。

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@xieqianwan642 5 年规划就是这么来的

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@xieqianwan642 3 年只够踩坑。至少需要 5 年，才能建立自己的事业。

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没掺和蒸馏A 社的豆包和GLM就好比你的卧龙或凤雏，得其中任一者，便可得天下。

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@zarazhangrui 不对，OPC 可以和AI 一起头脑风暴，和AI 一起承受煎熬，和AI 一起庆祝🎉但前提是，你需要有几个靠谱的 AI 小弟。

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@WeiYipei AI 时代的软件交付，为了减少客户不断额外加需求，瀑布开发模式肯定又要重新杀回来

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@miles_mazy 要是再做半年，然后客户认为这些 FDE 没有交付业务价值，那是不是客户就可以不用付钱了？