AI编程 · 架构思考 · 技术人生
共 94 篇文章

标签:软件开发 第3页

AI助力项目复刻:高效学习与重构方法

用户询问如何利用AI工具(如Codex)快速模仿和复刻开源项目(如Redis),以构建自己的demo。讨论焦点在于让AI逐步读取原项目代码,分析其架构逻辑,并规划新项目的生成流程。社区中有5位参与者分享了实践经验,探讨AI在软件开发中的实际...

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专业开发者掌控AI代理:2025年编程应用趋势

AI代理的兴起正在改变软件构建方式。尽管代理承诺能加速开发并实现自然语言编程,其在专业软件开发中的实际角色仍存疑。通过现场观察(N=13)和定性调查(N=99),研究发现经验丰富的开发者虽认可代理的生产力提升作用,但为确保软件质量,他们坚持...

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AI编程项目后期崩塌:代码成屎山的原因

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...

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AI加速技术债务:代码质量警钟

作为一名按小时计费的工程师,作者观察到LLMs正在显著放大技术债务问题。他长期倡导代码质量的重要性,但此前未受重视。如今,当AI在架构不良的项目上快速生成低质量代码时,人们终于意识到累积技术债务的严重性。AI不仅加速了代码生成,也加速了技术...

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AI编码工具实战:Codex在bug修复上完胜Opus

一位开发者分享了高强度使用AI编码工具一年多的实战经验。他详细对比了Codex和CC的Opus的性能,发现Codex在修复bug方面表现卓越,尤其擅长处理复杂业务逻辑,能够在一小时内高效完成修复并附带小重构,效果显著。相比之下,Opus在复...

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AI开发大型项目:经验与挑战

作者分享使用多个AI Agent(设计、编码、测试、审核)构建大型工程的经验,但面临掌控力不足和项目失控风险。回复建议使用工具如speckit/openspec维护文档,强调AI写的项目只能AI维护且长期不可行,倡导以管理团队思路优化流程,...

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LLM编程:从模糊到确定的范式革命

本文探讨了软件开发中的核心挑战:规范往往过于模糊,导致开发者依赖“感觉编程”(vibe coding),如同一场彩票游戏。作者提出创新方法:从规范开始,逐步添加细节,每次利用LLM的上下文能力重新生成代码,使输出更接近确定性。这种范式转变不...

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苹果免费获取员工软件的幕后真相

本文讲述了作者在苹果公司工作时的亲身经历:System Software部门曾以高价收购其开发的’Antler Notes’程序,但高层管理却认为作为苹果员工,公司应免费拥有该软件。这揭示了科技行业内部对员工创造物的...

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开发者报告:90%+代码由AI生成

在Linux.do社区讨论中,一位开发者分享惊人数据:超过90%的代码、设计文档、流程图、PPT等都是借助AI工具生成的。他描述了自己角色的转变,从写代码到专注于抽象设计和review,甚至成为Prompt工程师,连Tab都懒得用了。作者坦...

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Java开发规范:Minecraft模组代码优化指南

本文分享了一套完整的Java代码开发规范,专为Minecraft模组设计。内容涵盖API使用原则、代码结构优化、bug修复方法等多个方面。强调KISS原则,要求避免防御性代码,注重逻辑清晰和代码复用。指南详细说明了注释规范、变量命名规则、函...

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