我觉得当下 AI 取代程序员最大的拦路虎就是模型能力的飘忽不定

技术发展的阵痛期。等开源模型追到了那根完全够用的能力线，每个人都有能力获得、部署一个稳定不降智的模型时这个问题就解决了。

其实都是上下文、约束没给充足导致的，模型的能力不用怀疑。

一个解法是，尽量缩小任务的模块。一次只交给它一件事来做，不要扔一个超大的需求里面好多功能点。

可以一个功能点一个功能点让它来实现。

@Rickkkkkkk 需求得在厂商没有降智推新模型的前提下

@Rickkkkkkk 然而这是两码事，原来可以做到，现在做不到了或做不好了，但自己并没有删掉约束，这也不是个例。

@YanSeven 怎么才算「给足上下文和约束」呢。我觉得我给足了上下文，没有达到预期效果，我继续补充，仍然没有满足预期效果，继续 补充->没有效果->补充->没有效果 这个循环是无穷尽的，为什么不能认为就是模型能力不足呢

@ltaoo1o 回复错人了

@lemoncoconut 即便未来能够在本地部署现在 GPT5.5/CLAUDE4.8 级别的大模型，恐怕程序员仍然只会追逐最顶级的在线大模型。和水涨船高一样。

把 AI 当许愿机是这样的

还是概率模型，缺少思考和推理能力。稍微资料少一点的内容就能做的一团糟，设计能力一般。总体就是大众水平 60 分，还替代不了 80 分的程序员。

模型本身不确定性太大，如果你一直许愿式编程，那就很难顶。未来的方向是人工制定架构，这一步也可以让 AI 来做，但是需要人工审核，后续实施再交给 AI ，这时你只需要一个能够严格遵循指令的模型就够了