用 ai 写代码是不是该换种方式了

@rocmax 感觉确实是这个方向

那还不如直接让 AI 机器码得了，一步到位

感觉 ai 更适合函数式编程，可以把注意力集中到一个函数让它去实现，而大型项目上下文过长，其他已实现的部分可以通过只提供函数签名和注释让 ai 获取到，用框架的话除非每次提供完整框架文档+所有依赖库+所有文件当作上下文，不然总感觉不完整。

@947347 是的，但是目前大部分 LLM 特别是开源的 LLM 还是以 32k 为主，而且如果要自己部署生产环境的开源 LLM ，考虑硬件配置的话，32k 现阶段比较合适。

真正要实用的 ai 编程它就不该编成任何人类用的编程语言，而是要直接编机器码才对。

@YUyu101 也就是说，工程师负责想好要有哪些函数，函数的入参出参，让 ai 实际写代码

是的，让 AI 写汇编就好了，用性能换取可读性。

@NessajCN 黑箱编程? 那么问题来了: 谁来监管 AI

目前还达不到，等 AI 实现 AGI 了就可以了

https://github.com/unit-mesh/auto-dev 这个项目是一种可能性 上下文受限的情况下 框架不是整好控制代码的规模吗，再按功能开发

@depeng 为啥要监管？编出来机器码能跑通就行了呗，不然像现在似的生成一大堆人类编程语言还得编译了才能知道通不通，直接机器码不就能方便验证程序对错了吗

换个角度想，所谓框架就是基础工具集，对程序员来说可以避免重复劳动提高效率。但是导入框架肯定也添加了一堆没使用的代码。
ai 可能不需要框架，直接生成功能代码即可。

@rocmax 是这样，但这种 break ，除非真的是 AGI 那种，目前看大多数情况必须需要修改

人应该只写需求文档，其他的都 AI 实现就对了。

对人阅读困难编写困难代码，对 AI 来说也是更困难的

一句话需求 AI 也是爱莫能助

ide 的出现让编程语言适应 ide ，那么 llm 的出现也会让编程语言适应 llm

这种担心完全多余， 你会发现那一天突然出现一个 模型， 名字可能叫做 SpringCodeX , 也就是基于开发框架微调的模型， 或者你会发现 github copilot 提供针对各种框架的加强，去看看最新的 github copilot 企业版的功能特性吧。

对于 AI 来说，Code 是最容易优化的特性，coding 不会为了爆流量写玩弄人性的鬼话， 向 github copilot 这种每时每刻大量反馈的场景， 无时不刻在增强 AI 的 coding 能力。

大模型的上下文长度已经在向无限制接近， 至少 2024 年 还会来几个大惊喜， 最新的 codellama 还没出来呢。

这些重要的 Code AI 每年都至少两次大更新， 在座的各位不要有什么幻想了， 大家都是奔着下岗去的， 这一天其实来的越早越好。

应该是人只要求输出结果和编写测试用例，实现过程都不管～ 哈哈

面向 AI 编程