恐惧 vs. 碾压：AI 编程的两种现实
AI 编程对能够从任何混乱中恢复的精英团队有效。其他人则只能面对恐惧、失败的 CI 和被放弃的实验。差距不在模型本身。
观察两个团队使用同一个 AI 模型，你会看到两种完全不同的结果。 第一个团队让模型构建一个界面。输出接近但不够准确。样式偏离了 Figma 文件。状态管理触及了不该碰的文件。构建在本地通过但在 CI…
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AI 编程对能够从任何混乱中恢复的精英团队有效。其他人则只能面对恐惧、失败的 CI 和被放弃的实验。差距不在模型本身。
观察两个团队使用同一个 AI 模型，你会看到两种完全不同的结果。 第一个团队让模型构建一个界面。输出接近但不够准确。样式偏离了 Figma 文件。状态管理触及了不该碰的文件。构建在本地通过但在 CI…
大多数团队尝试 AI 编程，代码上线后被 QA 驳回，然后放弃。问题不在于模型——而在于缺少让 AI 输出变得可信任的护栏。
大多数尝试 AI 编程的团队都遵循相同的轨迹。 他们一开始充满热情。模型在几分钟内生成了功能，他们把它发布了。QA 发现了一个 bug，于是他们发布了修复。QA 又发现了一个 bug，这次在一个本应毫无关联的 module 里。修复涉及十四个文件，QA 又发现了三个新问题。…