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总体意思是
- AI必须利用好，但是越是要长期维护的代码，越是要自己做到心中有数
- 利用 AI不光是 agentic 写代码（看看现在L站上的五六家CC中转就知道这个趋势多强烈了），还可以用AI来：
- 实现一个 feature 之前，花点时间与 AI 协同设计
- 实现之后用AI来 review
- 描述 bug，然后让 AI 来探寻可能的原因（题外话这个据说现在 GPT-5 Pro 是断档的存在）
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感谢大佬
说的道理
我认为现在完全依赖Vide Coding是不现实的，模型上下文窗口使用越大，效果越差，所以和工程师本身要了解和优化整个项目这件事情就是相悖的。
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+1,如果是demo或者内部工具内的项目， vibe coding 是完全可行的。但是面向外部客户的生产项目，则工程师必须要自己掌握。
现在的代码还需要未来的工程师来维护。如果AI写的代码没有自行通读、深入理解，则将来很大可能会在这个「心智盲区」里踩坑出事故
是否意味着模块化、解耦、封装和单元测试、测试驱动开发越来越重要了
所以应该用AI来做构建心智模型的工具啊
就看代码然后帮我画出关系图的那种工具
确实，只让AI写代码，不去理解，久而久之就像是在建立空中楼阁，心里没底
观点一致
说的在理
写的非常对！
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