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AI编程项目后期崩塌:代码成屎山的原因

智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

一位开发者分享使用AI编程工具开发视频分析项目的经历。项目初期(30%)进展顺利,AI生成代码高效且惊喜;中期(50%)需要频繁调整;后期(70%)陷入困境,消耗大量tokens修复bug;最终(80%)无法推进新功能或修复问题,导致项目停滞。这揭示了AI工具在复杂项目中可能带来的’屎山’代码问题,引发对AI编程实用性的反思。

原文链接:Linux.do

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