随着项目变得越来越复杂，我发现为我想要的行为编写测试非常有用，……

去年夏天，我离开软件行业大约12年后回到了这个行业，我基本上和你一样，使用AI作为助手来重新适应。我现在在咨询项目之间尽可能多地花时间编写代码。我不确定如果没有AI，我是否能这么快赶上进度。 自从我在大学时在太阳工作站上黑客攻击以来，我再也没有这么享受编程了，但坦白说，我现在只亲自编写大约10%的代码。 我目前正在让Claude Code与GPT-5配对编程，而它们将文件编辑任务委托给Gemini Flash。这非常酷。

> 启动一个新代码库所涉及的所有麻烦 你有没有看过cookiecutter或其他模板仓库？这是我小型项目的首选，效果还不错。我担心LLM可能会引入模板仓库不会有的错误，因为后者通常是经过大量审核的人工编写的代码。

对于一个爱好项目来说这似乎没问题，但对于具有商业价值的工作，你如何处理隐私问题？

> 另一个例子是，你可以告诉它一些事情，比如“为这个类实现比较运算符”，它会在5秒内完成。 哇，它能做与派生宏相同的事情，但有时可以做到，而且只需要10000倍的时间和100000倍的算力 :)

> 发现它在节省时间方面非常有帮助，尤其是在启动一个新的代码库时涉及的所有无用功——设置构建系统，查找库和API，实现配置和I/O的框架等。 谢谢非常有条理的解释。 我觉得这就是大多数人从GPT中获得最大价值的地方。这也是为什么像Ruby on Rails这样的平台最初如此受欢迎的原因。 从一开始就避免样板代码，专注于重要的事情并不需要通过AI，就像我们不需要坚持Java的生成器和代码工厂一样。我有点担心，随着人们远离这些更优雅的堆栈，我们会失去一些这些进步，但也希望当炒作消退时，天平会重新平衡。

这与我的经验一致……这也是为什么我仍然是一个AI怀疑者（相对而言，就是这样）。 一般来说，它让简单的事情变得更简单。这很好，但不会改变游戏规则。我个人已经知道如何快速处理大部分简单的事情，所以收益并不大。 我喜欢想象一个世界，Hacker News的首页被关于掌握文本编辑器的快捷键以及如何结合搜索和基本的阅读理解技巧的文章所充斥。我们谈论的生产力提升就是这个水平。

这样的说法是出于好意但无益的，因为它们没有解释我们经验和感受之间的差异。 我总是得出一个薄弱的结论：“我想那个人标准很低。”

> 我最近在另一个领域创办了一家公司，大约4年来没有进行任何真正的开发。 不要认为这是对你的侮辱，但“曾经是全职工程师，现在有些脱离了”的人正是评估LLM编码工具时最糟糕的人。