AI coding 真的提高效率了吗？

提高了产品原型的效率，没有提高产品发布/交互效率。 提高了代码迭代/验证效率，没有提高技术路线、最终选型的效率。 提高了测试效率，没有提高产品质量保证的效率。

总体而言就是编码效率提高了，编码效率衍生流程的效率也提高了，但是最终到产品、项目级别没有编码效率提高的那么多，但是已经是肉眼可靠的效率提升了。 需求-设计-代码-测试-交付，代码效率提升最明显，连带着设计和交付也有明显提升，需求那边跟多扯蛋的、无效的需求也就来了，交付那边，敢交，但是心里没底。 从个人经验来看，目前 vb 还差基础设施，从 spec 基础模型的项目管理到设计、实现、测试的自动化全流程都是有缺失的，这三部分只要有需要人介入的，效率一下子就会被拉很低。 最后，基础设施和理念要随着 vb 变化：搭基础设施，能设计、实现、测试自动循环起来；理念要改变，能自动化的，就要把自动化做出来，只有决策才需要人参与，其他都按照核心设计原则、项目约束进行。这样最后只需要在设计阶段验证几个核心技术做下决策，其他都可以自动化了。

标题：对的 正文：是的

至少把你从 coding 的心智负担中解放出来，现在你有更多时间去思考架构/产品等更高层的东西

我现在一般都是在等 agent 跑的时间思考其他事情，以前手搓的时候，心智基本是被代码细节占据了

另外，如果你尝试过去掉测试等质量保证流程的话，你会发现效率提升极大 😆 （而且确实不是每个项目都对质量有要求）

提高的是编码效率。但是除了写代码和单元测试之外的事情，AI 只是辅助，人类才是做判断的人。 不知道有没有用 spec 工具（类似 superpower ），可以用一下,学个思路。