作者分享了深度使用AI编程工具antigravity的实战经历,通过三个项目对比人工开发与AI辅助开发的效率差异。A项目从3个月人工缩短到2周AI辅助;B项目从2周缩短到3天;C项目从3个月缩短到16小时。作者亲身体验到AI工具不仅大幅提升开发效率,还简化了复杂任务如企业微信应用初始化。然而,这种效率提升也带来了挑战:源码review和维护变得困难,迫使作者重新评估自身角色,决定专注市场、产品、测试方向。文章真实反映了AI技术对软件开发行业的深远影响,为开发者提供了宝贵的实践经验和行业洞见,值得科技爱好者关注。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。