获得徽章 9
- 学习 Karpathy skills 有感:
现在 AI 编程的 plan mode 就是传统软件研发流程中的《技术方案》,现象、问题、解决方案都一模一样。
之前大多程序员都觉得写《技术方案》就是浪费时间,觉得这个需求直接编码就行了,还用写《技术方案》吗?
还有人说自己不会写文档,只会写代码…
结果代码写出来发现方向错了,或者过度设计了、代码冗余了,或者踩了前人踩过的坑……
这不就像是现在 LLM 的激进行为吗?给 AI 提一个需求,它直接就开始写代码,越写越错。
我当时是这样劝大家的:
1. 如果你觉得这个需求简单,多写一个《技术方案》文档又能花费多少时间?最多 1-2 个小时吧。哪怕最后需求延期 1-2 小时上线,也不算延期。
2. 如果你万一眼高手低,憋半天写不出来,那正好提前暴露问题。连文档都写不出来,你如何写代码呢?即便写出代码,那能用吗?
现在 AI 编程也都在推广 plan mode 即先搞清楚,再写代码。不要隐藏,把你想做的都明确说出来,人工审查之后,再开始编码。展开赞过评论1 - 我一上午时间看了 Hermes Agent 基础使用的文档
hermes-agent.nousresearch.com 并没有发现它和 OpenClaw CC 等其他 Agent 有太大的区别,还是那些东西 LLM Skills Tools MCP Memory Context-files Cron Security Config Channels 等。它的特点是 self-improving 自成长,是通过自动创建 Skills 实现的 with a built-in learning loop — it creates skills from experience, improves them during use, nudges itself to persist knowledge, and builds a deepening model of who you are across sessions.
展开赞过42 - 当 AI 写错时,不是去纠正他,而是考虑改善环境、规则和限制 —— harness 编程和 agent 编程(vibe coding)的主要区别等人赞过34
- SDD 和 TDD 一样(所以两者可以结合使用),推广难度还是在于 spec 文件的规范化、以及和代码的长期同步,一旦忙起来、乱起来顾不上同步了,又没有强制约束,那慢慢也就不可用了。5点赞
- 这两天我用 AI 查询了一下国内 AI 生态,感觉就是“两头很强大,中间很空虚”。
1. 底层 LLM 比较强大,虽然还不如世界一线 LLM ,但可选择的有很多,能满足使用,API 价格也不贵。
2. 客户端 AI 入口很强大,千问 豆包 kimi 等,可应对生活需求(问答/消费)和常见的工作需求(文件处理),比国外那些 AI 入口功能更强大,尤其引导消费方面。
3. 中间的 AI 应用层很空虚,目前就 coze 一个能打的,其他也有…但还没有普及开来,这和国外百花齐放的生态完全不一样。至于开发框架工具啥的就更没有了。展开3点赞