现在能被提醒这一点真是幸运，尤其是关于概念完整性的引述。这就是为什么AI辅助编程尚未成为我们所期望的万能解药的原因，至少目前是这样。人类模糊的提示只会得到你想要的荷马·辛普森式的汽车，最终会因自身重量而崩溃。我一直在思考[0]中提到的编程作为理论构建，这可能是AI辅助工程中缺失的一环。也许有一些方法可以自然地关注本质而忽略偶然因素，但我仍在寻找它们。目前我看到的最先进方法却同时忽略了偶然和本质，从而阻碍了进步的能力。如果你们知道有什么有效的方法，请告诉我！而且，尽管听起来可能有些悲观，事实恰恰相反。这种状况实际上令人兴奋和鼓舞。感觉我们已经找到了银子，只需要开始学习如何制造子弹。[0] 另一篇行业必读的经典文章 https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/Naur.pdf
源讨论人月神话原帖 209 条评论 · 导入时统计把你的经验，加入这段讨论。
这是一种很好的表达方式。我能够更快地发布单独的功能，但软件的端到端发布流程基本上保持不变，因为我的大部分时间还是花在构建“理论”上。
完整原文> 人类的模糊提示会给你带来你想要的荷马·辛普森式的汽车，但最终它会因为自身重量而崩溃。 嗯哼。听着，你接下来要做的就是：退出登录，重新登录，然后发表你刚才所说内容的相反观点，好吗？
完整原文我们曾把黄铁矿当成金子。然后我们买了整个酒吧的酒和妓女。 明天早上的宿醉不会好受，而账单更是糟糕。
完整原文我非常喜欢那篇Naur的文章！也喜欢这篇扩展它的文章：https://hiringengineersbook.com/post/autonomy/ 我确实维护了一个名为conceptual-model.md的文档，它描述了我们整个系统中的“事物”，它们之间的关系，以及一些关于这些如何映射到代码的内容（数据库模式与之大致接近，但有时并不那么接近，API也是如此，这也没关系）。我大部分文档都是自己写的，但计划将来与LLM合作撰写。 到目前为止，它已经为我节省了很多打字时间，当我添加新功能时。目前我还没有足够的数据来判断它在添加真正扩展模型的内容时，是否能很好地指导我和他人，但我对这种方法的价值持乐观态度。
完整原文> 人类的模糊提示会让你得到你想要的荷马·辛普森的车 说得很好！现在我们有了一个可以按需生成标记的魔法工具，相对于代码而言，底层想法的质量变得尤为重要。标记很便宜。好的想法却不是。 我希望有些人能利用这种新获得的自主能力来创造更好的理论。但有一大群人似乎执意要生成越来越多的代码，不管质量如何。
完整原文我认为AI的主要好处是允许更快的实验和更多的并行性，以及更快的迭代。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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