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每次去一些参加一些协会的技术沙龙，总是被怼你们开源这种模式咋盈利啊？ 想都没想，回了一句，你们绞尽脑汁设计中各种商业模式制造门槛，怎么会干得过一帮子只知道干事没想过挣钱的人哪？
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物极必反，AICoding 这么快就迎来“高光”时刻了吗？——现在感觉 反AI 的声音越来越强了。给现在的AI 下达任务都没办法看他的推理过程。不然会直接晕过去，为了避免这些坑，你就得花90%的时间在框架上去避免让NLP 贯穿到整个框架。他妈现在发现90%的代码和逻辑竟然是为了让AICoding 更舒服。顶多5%是业务代码。不知大伙有没有这种感受
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AICode 已经开始明显的分裂了，TOC 产品，方向朝着玄幻发展，早已不在满足于一句生成系统，怎么去构建 提示词。而是朝着一些，注入语音MAC ，自定义输入硬件方向。让你能更快更懒，吃着饭玩这游戏。就能把活干了。 但企业方面则正好是朝着，更复杂的方向进化，自主，高效，安全，同时也让技术的复杂产生数量级的变化。不再是单独建立一套all in code 而是 所有code 相关的 all in AI. 让AI 真正进入到生产级复杂软件的开发。
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今天我又重启启动了idea 开始传统的debug ，说实话真的很爽。一键启动，断点快速响应，一键查看变量跟踪。从未有有过的可知可解！ 在来看，不管是那个模型的一堆，可能是这个？可能是那个？ 噢我发现问题了？？？？ 干着急还没办法！ 其实都是被逼出来的，再回退回来的时候，也能更清楚的看到aicodeing 的本质和不足。 另一个方面，回到idea 之后最大的感受还是，流畅。便捷。这是功底，确实不是 一些求短球快的 ai ide 能比的了的。 老铁们？你们回来了吗？
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AICodeing 大大加速了代码开发的进程，但作为一个资深的程序员而言，其实在一定程度上而言却比以前更紧张了。一方面是随着工具能力的延伸真正所接触的知识在短时间内的快速膨胀几倍甚至几十倍，以前一个新的知识体系需要1年甚至3年5年才能有所理解，在AI的辅助下会将这一过程迅速的缩短到以周为单位。一周两周一个月两个月，学习进度也从：意念、测试（验证）、理解（融合），工程（实践）快速跃迁。但随之而来带来的思考也非常值得人深思，在这个过程中我们真正学习到了什么？我们认为和理解是不是真实的已经达到或者说能够达到。特别是在做最后的融合的时候，让一些新的维度新的技术融合到自己擅长的领域的时候，会有一种新的思考，在自己熟悉的领域会存在那么多“蹩脚”的设计有那么多需要甚至不得不做的改进，他糊涂、丑陋、到处是补丁。但真正去着手用新的工程方式方法工具去逐步重构的是后却发现，我们似乎又掉入一个新的逻辑怪圈，一个真实有着深厚（古董）的设计背后，他的逻辑叠加的过程其实并不是简单的推理，而是一种似乎近乎无限细分的逻辑过程。每一步都是环环相扣，每一步都需要认真的停下来去思考，去补但是快速的堆砌说留下的所谓的“技术债”，但这些债不是代码本身，而是当时的认知局限但是的实现局限。。。 而反思现在AICoding 给我们带来的其实真的不是Coding 本身的快与慢。而是一种思想解放，真正的去解决思考上的懒惰，真正的让我们慢下来去思考，该怎么写代码。
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