给出关键词, 以现在 AI 的水平, 可以写出一个类似 navicat xshell 等替代软件吗?

[skyrim61]

功能可以缩水些, 主要是界面类似, 主体功能完整就好.

[dong12138]

@Liftman 好奇你所说的“一天回本”是怎么算的？

[BenHunDun]

感觉提示词和架构设计理念对 AI 来说还是比较重要， 之前对 Gemini-Cli 仓库的代码去使用 AI ，比自己写小项目的时候感觉好很多。 项目本身的提示词设置的好， 生成的代码会比较容易理解。 考虑的也比较全面。

[yunnysunny]

不能，现在的 AI 虽然能照猫画虎，但是你让他给你做一幅连环画，就太难为他了。

受限于单次 token 数限制，现在的 agent 采用多次交互的方式来做流程性的任务，并且在当前事务中使用上下文存储来让大模型记住各个步骤之前的关联关系。但是首先这个上下文长度也是有限制的，其次大模型对于上下文的理解并不是很透彻。导致做一个事务当中步骤之前的衔接是有问题的，产出的代码有 bug 或者代码的结构很混乱，是比较常见的，因为他的输出内容是一点点拼接出来的，顾此失彼是比较容易出现的。

[Alickx]

AI 的上下文长度现在是个大难题

[815377546]

笑死 确实是这样

[momocraft]

AI 能帮助已经会写的人更快写出来

[Liftman]

@dong12138 有插件可以看当前用的 api 总价。哪怕算了缓存的情况下，依旧远超会员费了。。。200 刀的会员目前最高记录一个月网上的，是薅了几万刀。。。我们现在开发有一个积极性很高的地方就是，他们会很乐衷于往死里用。。。周末喜欢疯狂挂并行任务干点额外的开发。

[lambdaq]

AI 就是新时代的 CLI

[netizenHan]

@yh7gdiaYW 老哥有采访链接不

[404www]

navicat???楼主你在搞笑吗

[skyrim61]

时间回到以前, AI 下围棋能赢人类? 你在搞笑吗?

[coefu]

@skyrim61 下围棋和你这个问题，是不同的两个问题。下围棋是深度强化学习的成果，和当前的 LLM 技术路线不同；当前的生成式 AI coder llm 要解决中间件（ xshell/navicat/redis...）的问题，是领域问题。

你就只知道个“AI”，然后就以为全世界的问题都是你所了解的“AI”（这是你想当然的主观上所理解的）都能解决的，这叫，井底之蛙，坐井观天。

[webs]

问这个问题的本质是，我有个算盘 和公式，可以算出派的后五位小数吗？

[xshell]

想多了。 稍微逻辑复杂点的幻觉还是不少。

[coefu]

今年工业界能不能完全消化 llm agent Long Term Memory 都还是观望，当然技术成熟普及到大众，估计得到明年，然后才会有一拨人去尝试做复杂的软件工程；提示工程实际上就是个鸡肋的中间过渡产物，想完全靠提示词做出复杂的软件工程，就像小学生不用公式做加法，从 1 加到 1 万，很蠢笨的样子。🙈

[skyrim61]

@coefu 我的意思是 以前 AI 下棋还无法胜过人类, 随着 AI 进化迭代, 现在已经全面碾压人类了, 就像现在 AI 还无法构建专业软件, 但以后呢? AI 再进化后说不定就可以?

[skyrim61]

个人觉得三年五年之内, 实现的可能性比较小, 现在的 AI 还停留在生成式

[Jaylen]

现阶段的大模型只是一个基于相似度匹配的生成器，无人为规划功能模块、review 的情况下，除非它训练语料里有类似这类应用的代码，且水平相当，否则不可能写出能媲美的替代品

[Jaylen]

任何非公开，处于信息孤岛的东西，都是现阶段 ai 无法触及的

[fors]

可以去看看开源的 termora ，你看看 ai 能不能理解代码