随着人工智能技术的飞速发展,AI 在代码生成领域展现出两极分化的能力。一方面,在常规 CRUD 业务逻辑和简单 App 开发中,AI 已能协助产出高质量代码,显著提升效率。然而,其局限性依然明显:在涉及系统底层(如 C/C++)开发时,AI 往往逻辑混乱,甚至出现胡乱编写的情况;而在面对复杂应用架构时,AI 尚无法进行全局规划,仅能作为“副驾驶”辅助人类完成具体的函数实现。
AI 编码现状分析:擅长 CRUD,但在底层与复杂架构上仍显稚嫩
未经允许不得转载:80aj » AI 编码现状分析:擅长 CRUD,但在底层与复杂架构上仍显稚嫩
相关推荐
我用 AI 做完一个产品后,留下了这套交付闭环
DeepSeek Harness vs LangGraph: 数字分身 Runtime 怎么选
Cursor 的第一处改动:从规则到验证
Karpathy 讲透 Software 3.0:当英文成为编程语言,AI 工程师真正该设计什么
杀死代码评审:AI 写代码、AI 审代码之后,人剩下的是对齐
我把 Codex 上的几十个 Skill 迁移到了 DeepSeek Harness,全程可用
AI Agent 做 TDD 有没有用: 实测排名与 3 倍 token 成本
Codex 背后的 Harness:OpenAI 把 Coding Agent 的控制层讲透了