讨论一下 Ai 辅助编程的痛点

最强编程工具请认准 cursor

@radishzz

Every time we let AI solve a problem we could’ve solved ourselves, we’re trading long-term understanding for short-term productivity. We’re optimizing for today’s commit at the cost of tomorrow’s ability.

每当我们让 AI 解决一个我们可以解决的问题时，我们都会为短期生产力提供长期理解。我们正在以明天的能力为代价为当今的承诺进行优化。

有种被 ai 控制的感觉

ai 辅助首先得自己会写代码有哪个逻辑

然后把代码拆分 对小模块进行优化

换 cursor+claude

建议给 AI 写文档，你要什么功能，具体的定义，期望的表现都给 AI 写好。

建议换 Cursor ，使用 Claude 3.5 Sonnet 模型。

AI 读代码肯定是非常可以的 扔给你一个不熟悉的语言的庞大项目 要你分析技术实现 并且部分借鉴里面的实现 抄并且改一改新的出来 没 AI 我肯定够呛 有 AI 帮助快速摸清实现细节还是很方便的 最近在用 trae 里面也有 Claude 3.5 Sonnet 直接免费用 帮大忙了属于是

昨天突发奇想要做一个识别视频里文字位置的项目，直接问 AI 怎么做，AI 告诉我 tesseract 能搞，花了一个晚上让他帮我用 Python 写了个脚本，ffmpeg 读视频转图片，喂给 tesserocr ，拿到数据处理完写入 json 。然后再让他帮我用 lua 写了个某软件的插件，读取 json 然后操作文件。

今天这脚本已经进生产了。我是一点儿也没认真读代码，具体细节实现全是 AI 写的。Python 和 lua 我都不懂，全靠写注释和伪代码然后让 AI 自己转成代码，跑起来炸了就把错误信息扔回去让 AI 自己想。

这不是说程序员的能力就不需要了。扎实的功底依然是玩转 AI 的前提要求。比如 AI 抓 ffmpeg 的 stdout ，然而 ffmpeg 的 log 都是写 stderr 的，然后就 blocking pipe 了，这种 AI 发现不了，得你自己发现了处理。剩下的那些没有技术含量但又非常花时间手写的地方才是 AI 发挥本事的地方。

> 目前提效更多的是一些体力活，比如命名、预测相似的逻辑等
> 生成速度的我感觉很慢，深度思考更慢，几十秒到几分钟不等
我用的 cursor 的预测，性能非常好，很多时候只要改掉一个地方马上就会举一反三帮我改其他地方。
深度思考的话我现在用的 gemini 2.0 flash exp ，主要是贪免费。

纯粹是工具问题，正常人用 cursor ，最不济 copilot…用国产这两个…你的感慨就是浪费自己生命

@z3wood 我不明白，Cursor+Claude 能比 VSCode copilot+Claude 强多少？

@diroverflow cursor 的 tab 提示比 copilot 强很多（更快更积极且更准），我个人使用过来感觉体验至少强一个档次。

如果是在 copilot 还没有 composer 功能之前，那至少能强两个档次。