对的。我启动了一个完全自主、100%凭感觉编写的侧边项目，名为steadytext，我原本预计它会遇到瓶颈，LLMs最终会难以维护或修复其中任何非琐碎的错误。结果我发现我错了，不仅Claude Opus能够编写一个相当复杂的7k行代码的项目，包括一个Python库、一个CLI和一个PostgreSQL扩展。它能够自主维护它，并且能够自行修复已提交的问题和功能请求。它完全是凭感觉编写的，我甚至从未看过该仓库中90%的代码。它拥有完整的测试覆盖率，通过了CI，并且我们在生产环境中使用它！当然，需要对CLAUD.md进行仔细的规划，所有问题和功能请求都需要很多深入的具体信息，但一切都能正常运作。因此，我并不完全认同这篇文章的观点。我认为让编码代理能够有效地管理和编写软件确实并不容易，特别是对于现有项目来说尤其困难，但我的经验涵盖了整个范围。…
源讨论为什么大型语言模型无法真正构建软件原帖 504 条评论 · 导入时统计LLM无法构建软件，因为我们期望它们听到几句句子后，就能立即开始编码直到有原型。当它们出错时，它们会陷入大量混乱的代码中。在编写代码之前，几乎没有机会在更高层次上进行迭代。 如果将人类工程团队置于同样的情况下，我们会期望他们表现得很糟糕，那为什么我们却期望LLM做得更好呢？ 通过使用那些帮助工程团队避免这些问题的流程和工具，我们可以显著提高LLM软件开发的输出成果： https://jim.dabell.name/articles/2025/08/08/autonomous-softw...
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
> 完全是一种感觉编码，我甚至从未看过那个仓库中90%的代码。它有完整的测试覆盖率，通过了CI，并且我们在生产环境中使用它！ 这让我感到非常震惊。我查看了你的网站，你所有的推荐都是看起来有印度背景的人，但你是在美国吗？你声称他们是创新性最强的公司，但我怀疑没人听说过他们？ 看一下这个仓库，看起来一团糟（提交记录毫无意义，代码也杂乱无章）。 我很抱歉，这感觉非常像骗局。
完整原文嗯，这很有趣。不过我很好奇，AI能帮助编写代码的最好方式是不是另一个AI工具
完整原文谢谢你分享这个！很难找到一些有用的代码库例子，其中编码代理完成了大部分工作。我一直在积极寻找如何让这些代理为我做更多事情，听到有人在这个层面取得成功是非常有启发性的。（也希望能读到一篇详细的说明文章）
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
登录后即可发帖、评论、转发和引用。