在有 ai 前，面对着往死里面压的工期，每天忙于低效的开发，以及对干不完的活的恐惧。有了 ai 后，开发任务再多，任务再难也没有了恐慌 ——— 但是要面对多出来的空闲时间不知道干啥的空虚感，以及被未来很可能被 ai 替代的焦虑，每天看着自己在各个渠道薅的大量的 tokens，也不知道自己该做点啥，还能创造点什么其他的价值。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
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
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（作文题目是瞎编的） 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
环境是农村。 一个是村长的侄女，未婚，长得有点磕馋。没有女人味，不温柔。 一个是寡妇，长得美丽且性格温柔，知书达理。只不过刚嫁了一天，就死了丈夫。有人说她克夫。 作为一名退伍人员，如何选择呢？
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