随着人工智能编程工具的普及,软件开发效率大幅提升,但也带来了新的挑战。近期有观点指出,乙方利用 AI 快速生成数十万行代码,虽功能正常,但代码量远超传统预期。这一现象引发了行业对项目验收标准的深刻反思:在 AI 时代,单纯依赖代码行数来衡量工作量或质量已不再适用,甚至可能导致维护成本激增。行业亟需建立更科学的代码质量评估体系,以应对 AI 带来的技术变革。
原文链接:V2EX 分享发现
随着人工智能编程工具的普及,软件开发效率大幅提升,但也带来了新的挑战。近期有观点指出,乙方利用 AI 快速生成数十万行代码,虽功能正常,但代码量远超传统预期。这一现象引发了行业对项目验收标准的深刻反思:在 AI 时代,单纯依赖代码行数来衡量工作量或质量已不再适用,甚至可能导致维护成本激增。行业亟需建立更科学的代码质量评估体系,以应对 AI 带来的技术变革。
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最新评论
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。