说一下自己最近 ai 前端开发编程的感受

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作者:xqk111   
前提:前端开发代码实践,下面是各种场景尝试
场景 1:
基于老节点去做一个新功能,可能需要修改查询和表单的中文和英文字段
问题:文件比较多,ai 由于读取的上下文会很慢
场景 2:
在新功能增加一个删除功能
问题:做一个功能,你需要自己去拆分步骤,第一步增加删除按钮,第二部删除之前增加确认弹窗
开发过程的感受
1.经常需要纠正,需要很长时间对话
2.需要花费很长时间,上下文比较大
3.需要拆分功能流程,提前规划每个功能点会比较累,比自己开发更累
4.如果不拆分功能的话,他独立实现,没法保证功能好使
我的感受:
1.现在 ai coding 感觉更像是辅助驾驶,需要人去监督,因为不能 100% 相信他,如果出问题,我要背锅。
2.ai 编程远没有程序员好,因为你给他分配任务时,不需要去拆分这么细的功能,他自己会去考虑。
3.现在的 ai 在编程,仅仅是能做的到,离做的好差很远。现在 ai 大概是辅助驾驶的水平,和自动驾驶还有差距。
结论:
滚滚洪流时代在往前进,得多尝试 ai 编程,了解利弊,善用这把双刃剑
forbreak   
哥们,我觉得你的 ai 落后版本了。 去年的 ai 大概是这个水平。
Aiden16888   
要得到的一个完全脱手的 ai ,就像培训一个实习生,花大量的时间培养它。
当然 需求拆分更是细中细。
小需求不用拆,大需求拆不完。
xqk111
OP
  
@Aiden16888 我也是这个感觉
archxm   
现在那些夸大,都是善意的欺骗。就像自己家孩子一样
woshishui2022   
"规划每个功能点" 这步可以让 AI 干;前端 AI 应该很好用了才对,你使用的姿势可能不对
Azee   
哥们,我觉得你的 ai 落后版本了。 去年的 vibe coding 大概是这个水平。
hamsterbase   
你用的是什么模型?
目前最新的 opus 4.6 和 gpt 5.4
基本上粘贴产品文档和后端 API 文档就可以自己开发了, 我已经很少纠正了
sillydaddy   
你说的「需要人去监督」,有一部分(我感觉是大部分),是可以委托给 AI 去做的:
我之前做一个简单的 gtd 系统,我每次添加完一个功能,都要想,下一步再加点啥,才能最小可用。后来我灵机一动,让 AI 自己去看一下还缺哪些最基本的功能,它一下子指出来了。
我经常遇到 AI 花很长时间,做完一个功能,然后潦草测试一下,就交卷了。这种潦草,不一定是故意的,有时候就是没注意到,其实人也一样,不可能每次改完功能都做完整的回归测试。
所以,启动另一个 AI 实例或对话自动检查,就可以大大增加这个过程的自动化程度。比如 v 站这个哥们做的全自动化: /t/1199391
对于你说的情况,比如说这样一些提示词,通过自动化检查,就可以免去很多人的精力:
“为达到可维护性,还需要进行哪些代码结构的改进”,
“检查一下新引入的功能可能会影响哪些之前的功能,从测试用例中选取重点测试一下这些功能”,
“检查一下,为实现基本可用,指定的功能中还有哪些功能未添加。”
当然上面的都是最简单的,我也在学习实践过程中。但毫无疑问,有了它意味着有了(半)自动化,效率是质的差距,
最终的目标就是,人要做到就是最少化自己的提示,目前你使用的单 Agent 的编程模式还远远够不上这个目标。
如何指挥多个 Agent 协作,应该是今年的主要趋势。除了看效果,还要考虑经济成本,如何分配不同能力和成本的大模型或 Agent ,以节省 token 费用。
rxmt   
我有点不理解你的观点(你描述普通的 CRUD 和前端,理论上 AI 很稳了),但是由于你的说法只是感受没有具体做法和例子,也不好反驳什么。。。
那如果你的团队,已经用上 cc codex 这种比较顶的东西,并且 AGENTS.md 之类的 rules 都写的差不多,还是费劲,那可能是你的感受是的对的,你的场景 AI 搞不定
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