原文： 面对大型项目且模块多而复杂的情况，有没有好的ai开发方案，如果只给出需求让大模型自己做计划，它可能压根不会参考项目中已有的模块代码，或者开发及查bug、codereview时大模型需要每次现去读取代码，可能存在读取的代码不准确，或读取代码导致上下文越来越大，后续开发更混乱。大家的企业项目开发过程中有没有落地的好流程、方案？ 让AI梳理了一下： 对于大型企业项目（代码量大、模块多、业务复杂）的场景，AI开发到底应该如何落地？ 目前使用大模型辅助开发时，经常会遇到几个比较明显的问题： 缺乏项目全局认知 如果只是把需求直接丢给大模型，让它自己拆解和制定开发计划，它往往只能基于需求本身进行推理。 很难主动理解项目现有架构、模块边界、设计规范以及历史实现方式。 结果就是容易重复造轮子，甚至给出与现有架构冲突的方案。 无法充分复用已有代码 项目里明明已经有类似功能或公共模块，但大模型未必能发现。 开发出来的新代码可能绕开现有能力，导致逻辑重复、维护成本增加。 上下文窗口限制 开发、排查 Bug、Code Review 时，大模型往往需要临时读取相关代码。 随着代码、日志、需求文档不断加入上下文，Token 消耗越来越大。 后续可能出现上下文污染、遗忘早期信息、分析结果前后不一致等问题。 代码理解准确性问题 即使使用代码检索（RAG）方案，大模型读取到的代码片段也可能不完整。 缺少调用链、依赖关系、运行时信息时，容易做出错误判断。 有时候分析 Bug 的结论看起来很合理，但实际上是建立在错误代码理解之上的。 开发过程缺乏持续记忆 今天分析了某个模块，明天继续开发时可能又要重新让模型学习一遍。 对项目约定、业务规则、架构原则缺少长期记忆和沉淀。 导致每次会话都在重复做项目认知工作。 Code Review 效果不稳定 AI能发现一些明显问题，但对于复杂业务逻辑、架构设计缺陷、历史兼容性问题，效果参差不齐。 很依赖它是否恰好获取到了足够的上下文。 11 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
昨天拿 Claude Fable5 重构我的开源项目，项目是全栈项目很复杂，百万级工程量，仅一句提示词，全程无人工干预，一天干完我一个月的事情，在原来我都不敢想的事情. 怪不得 anthropic 这么傲慢，憋了个大的，你不用有的是人用，国产模型被拉得差距有点大了，只能说任重道远。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前言+思路来源 昨天我看论文的时候，看到一个很有意思的概念：“元编程”。其含义大概就是opus等处理完全没见过的编码语言问题时，会先将问题转化成python等他熟悉的语言脚本编写问题。然后再用脚本输出答案，而不是直接去编码，大大提高了正确率。 我就在想，对于ai来说，复杂任务的分析，是不是可以参考“元编程”的概念，再结合残差的先做一个基线，再在此基础上慢慢调优的想法，做一个复杂任务分析流程。 整体思路与实现的一些关键 先让ai将复杂问题转化成已知领域的问题，然后做一个基线的版本，再在此基础上调优，最后达到可交付版本的水准。 这样的话，也可以大幅度减少复杂任务分析时token的用量，即仅在一些关键节点时使用高性能模型，其他时候可用低性能模型。 我写了执行分工和任务等级判定模块，各位佬可以根据需求来写，包括如何判断等。 我是用的deepseek-v4-pro，所以我写的是一般都用思考等级“high”正常处理，仅在关键时刻用QQ发信息给我说要调“max”来进行更为复杂的处理。各位佬可以用不同的模型，我也测了用deepseek-v4-flash来处理一般问题，在复杂的时候提醒我用/model来手动切，效果也不错（我主要是嫌麻烦再加上deepseek真的便宜吧） 整体优化与规范化我让gpt-5.5帮我做的，skill文件分享在这里，各位佬根据需要来取，我的Agent是hermes的Agent，各位佬如果用的是别的Agent还请优化一下做个适配以后再用。 我没什么工程的经验，所以可能还有很多可以优化的地方，还请各位佬看看以后觉得有问题或者有可以优化的点的话还请告诉我，我会尽快去改的。 complex-task-protocol-v5.0.0-final.zip (4.3 KB) 笔者碎碎念 哦我的上帝，这deepseek的api也太便宜了，真的还有更有性价比的模型吗 参考论文： Frontier Coding Agents Use Metaprogramming to Adapt to Unfamiliar Programming Languages （arXiv:2606.10933） Deep Residual Learning for Image Recognition （arXiv:1512.03385） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近工作多了很多写复杂报表的需求。想尝试用 ai 来写，不知道有没有人已经尝试过
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