Ai 应用是否能为程序员带来正向反馈?

2025 年 12 月 11 日
 DinnyXu

Ai 应用是否能为程序员带来正向反馈?

​ ai 模型出来也好几年了吧,我们就只聊做开发相关的话题,其余的日常 ai 问答就不说了,那个相当于知识库的总结。

​ 事情的起因是 ai 出来了,加上现阶段经济萧条,很多公司开始裁员,裁员后领导往往认为一个中高级对业务比较熟悉的开发,能顶上好几个开发,所以裁员带来的一定是正向反馈,也就是说领导不关心之前的项目怎么维护,不关心你懂不懂之前的逻辑,也不关心接下来市场开发的新产品。

无论什么需求,简单还是复杂的都认为丢给 ai 去做,2-3 天就搞定,以至于以前那种需求评审、开发流程设计、开发设计评审、CR 、测试用列评审等等,这些都不关心了,只要开一个需求会议马上就开干,直接 2-3 天发一个版本去线上,也不在乎用户体验如何,反正就是要给客户感知到我们非常积极的响应配合。那这样做就是会留下很多技术债,以后别再想把东西做大做好了,也就 2-3 个后端 2 个前端做的项目能吹几十人做的项目。

​ 回到正题就是开发出身的领导为什么觉得 ai 可以把一些难易需求直接几天做完马上就发布上线呢??

​ ai 真的能懂后端那些复杂的需求开发吗?我觉得大厂之所以 ai 编程代码覆盖率高,那是因为大厂在 ai 刚出来的时候就已经在做适配性的东西了吧,已经把 ai 训练的模型结合公司的底层来做了吧,小公司怎么老是自欺欺人呢,一个 ai 只是帮你完善完善代码块就不得了了,还能从头到尾的把你后端的工作全做了吗?

为什么说是否能带来正向反馈,想表达的意思就是过于神话 ai 了,导致那些不懂的人当领导,真的是苦了下面的人。

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12 条回复
94
2025 年 12 月 11 日
> ai 真的能懂后端那些复杂的需求开发吗?我觉得大厂之所以 ai 编程代码覆盖率高,那是因为大厂在 ai 刚出来的时候就已经在做适配性的东西了吧,已经把 ai 训练的模型结合公司的底层来做了吧,小公司怎么老是自欺欺人呢,一个 ai 只是帮你完善完善代码块就不得了了,还能从头到尾的把你后端的工作全做了吗?

说实话其实公司业务没有那么复杂。大部分的时间花费在各种会议扯皮和跨部门的协调上,而不是在拆分业务需求、写逻辑和算法上面。
即使我现在基本上每天因为项目要加班 2 个小时,通过插件统计出来的实际 Coding 的时间也绝对不会超过 5 个小时,大部分是时间保持在 2 个小时左右。
4ark
2025 年 12 月 11 日
你小看 AI 了,现阶段的 AI 可不仅仅只是「帮你完善完善代码块就不得了」
DinnyXu
2025 年 12 月 11 日
@4ark 后端你可以把一个很复杂的业务全部交给 ai 去做吗? 你用的 cursor 还是什么? 你是否需要把你的需求说明,以及很多个页面的串联数据,还有各个中间件的传递流程,全部丢给 ai ?
DinnyXu
2025 年 12 月 11 日
@94 我不知道你公司业务逻辑是怎么样的,我们公司的业务逻辑大多数都很复杂,编码超过 5 个小时的多的很,因为版本迭代很快的
xsen
2025 年 12 月 11 日
只要你愿意一个月花 2-3 顿饭钱,把主流的都重度使用几个月做几个项目
就不会一堆废话,你自然就会有结论

目前看,不管是嵌入式、web 、后端、手机 app ,没有 ai 做不了的。若做不了,那就是使用者自身能力有效
4ark
2025 年 12 月 11 日
@DinnyXu #3 能否做到取决于使用 AI 的人,应该学习别人的使用方法。如果一直抱有这种偏见,跟那些过度神话 AI 的人没区别
catch
2025 年 12 月 11 日
@xsen 所以我认为用键盘能产出的东西,都会变得廉价。
DinnyXu
2025 年 12 月 11 日
@xsen 我听你的意思是我在阐述我没有花钱用过 ai? 并且一堆废话?我有说 ai 嵌入式、web 、后端、手机 app 这些功能做不了?

你阅读能力还是有限,我已经分了几段讲述一个过程了,描述的观点只有一个:小公司认为 ai 是万能的,很多需求丢给 ai 10 天做的东西,2 天搞定了。 你能有这个认知吗?
94
2025 年 12 月 11 日
@DinnyXu #4 ,这就要看你们如何安排开发计划了,怎么把工作在开发周期内平坦也是个技术活。

我们这边现在主要复杂的一些是在绩效奖金的计算上面,会牵扯到大几十个指标的计算和权重分配,所以大部分的时间浪费在对业务部门和 HR 部门的扯皮协调上面。
但其实只要具体某一个具体的算法,业务部门互相妥协敲定下来就很快可以开发完成。

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至于 AI 的使用,其实也还是在摸索的阶段。也已经有很多模型都可以充当资深开发参与到需求沟通、评审上面。能总结出来的就是在不同的环节使用不同的模型去负责不同的职能。

比如说使用 Codex 这样的大上下文模型参与到上面提到的需求沟通和评审上,再把功能拆解落到功能说明书上。
用 Claude 、Gemini 去按照功能说明书的开发计划去生成具体的业务代码。产出的业务代码又可以通过 Codex 这样的模型去 review 。

我们需要做的就是作为资深开发 or 项目经理,把一些 AI 当成高级、资深开发来分析、设计和拆解需求。再把一些 AI 当成中级开发去实现之前已经确定的开发计划。

但是碍于公司投入的规模。如果公司没有大力支持的话,很难做到这样的模式。所以如果中轻度使用的话,可以只把 AI 当成初中级开发来用,但是需要“人”在前期投入比较多的时间去拆分、明确功能和限制影响范围。
94
2025 年 12 月 11 日
@DinnyXu #8 ,不同的方式肯定会有不同的效果。但是前期的准备肯定是必不可少的,没有软件工程是没有办法很好的运用 AI 来完成工作。
但这个代价会在公司层面付出,作为实际的执行人这个责任并不在你身上。高级管理层意识不到,只能靠中层去提醒,如果只是大头兵,那么需要考虑的是退路而不是纠正他们。
DinnyXu
2025 年 12 月 12 日
@4ark #6 你说的都是口水话,并没有像一楼那样说一些实质的堵塞,你交给 AI 写代码,你是不是要把功能需求点全部丢给 AI ? 有些业务理解产品和 AI 的水平是一致的吗?比如一些业务复杂的需求,掺杂了很多微服务,还有其他项目的功能点考虑,我想阐述的观点是 AI 很强,但是你应该明白提示词和需求功能点提问不是一回事,还有就是我吐槽的是领导觉得 AI 就是万能的,随便搞搞几天就把个把月的功能做了。
DinnyXu
2025 年 12 月 12 日
@94 #10 是的,你说到我心坎上了,上面认知浅薄,总以为 AI 就是万能的,经常挂嘴边说 20 多个人的话 2 个人结合 AI 就做完了。这句话绝对是夸大的成分,因为这些系统我都是实实在在看过别人踩过多少坑才开发出来的

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