AI 编程进步可观，从早期只敢让 AI 辅助提示，编写一些模仿式代码，到现在（今年）开发中，我已经非常深度的让 AI 参与编码了。AI 本质上已经变成了一种新式的 IDE，而我们变成了更加纯粹的指导者、决策者。
从初期，惊叹 AI 竟然能理解逻辑，编写出以前觉得只有人能编写出的代码，到现在，也发觉，AI 目前仍缺乏真正原创的独立思考，主要依赖训练数据模式，但其组合能力已强大到能模拟复杂逻辑。
实际上，我们不谈太远（或者也不远）自然语言编程或者需求文档编程，近一些，利用AI的复述和理解能力，实际上是一个非常好的组件应用开发工具，甚至可以直接替代我们现在复杂的工具链，成为新一代工具链。
让定制过的 AI 根据我们的规范行动，内置各种成熟的组件知识。需要什么业务需求，AI 就从知识库里提取代码，将约定好的成熟稳定的组件放到项目内，甚至都不需要编译适配，根据项目定制需求，直接生成符合最终环境的目标代码。仔细想想，是不是就是更形式的依赖库？并且打包好各种版本，借助AI 都不需要在项目内安装，连使用方式和胶水代码 AI 都能给生成好。
退一步来说，我们可以轻量定制小型的组件库级别 AI ，需有这个组件库就引入这个 AI，工具链 AI 只负责项目管理上的事情，具体库应用交给更加专业的人去处理。
只是当前定制成本太高，文档型 AI 已经有了，但不够深入。工具链级别的 AI ，因为随机性问题，还是有风险（而且当前都是没专门场景定制的，因为自然语言上下文问题导致的误差占很大部分），可行性其实是已经完全没问题了。我们都不需要看太远，不需要无APP、无软件、自然语言编程一步到位，只需要稍微多做一点，对于编程环境就能有很大的变化了。
