AI 编程越来越顺手，复杂业务仍要自己把关

很多例子都不能写的太细，都是公司的项目，只能简单的记一笔。

现在也有观点说是以后的编程，更多的是看测试的闭环、交付的闭环，你能发现问题，说清楚逻辑，AI 修复不是问题，只要你说的足够细致，现在的指令遵循程度，都是能完美实现你的想法。

复杂业务

算法服务有很多特定的分支逻辑，部分细节的逻辑调整，OpenAI 的模型还是老毛病，并且是越来越严重。过渡的防御性编程，很多地方不用修复的，属于存在即合理的代码，它经常越权进行修改。自以为吃透了业务逻辑，实际理解的存在偏差，还能一本正经的解释自己的逻辑，但凡你投喂日志和正确逻辑进去，它会承认自己的错误，但是这个前提，是我知道他错了，设计的不合理。

前端设计

各家模型的审美还是差点意思，官网的例子都是小 demo，直接弄个 XX 页面出来，效果都挺好看的，维护老项目，没有系统的规则文件说明样式、说明布局逻辑、交互逻辑还是不太行，许愿式编程，还是走不通，需要传统的开发流程 + AI 介入，一起合作，才能做出来想到的东西。

明确的需求，小功能的迭代，越来越顺手，犯错也是越来越少的，业务模块逻辑单一，牵扯的文件少，这个场景，AI 还是在进步的。

单独设计控件的时候，很多场景的边界测试没做，比如键盘控件、小屏幕是否正常兼容，由于我本人不是前端开发，本地测试也没做这个验证，问题流到了测试环境，前后返工了好几次

模型发展

境外的模型还是闭源为主，也提供了很多低价模型：luna 就是个不错的模型，干杂活现在都是用它完全是用不完的。智谱的股价、Minimax 的股价都是回到了年初的时候，后续能不能涨回去就另说了。

claude

前文写过，封号严重，前面的体验大多都是基于 OpenAI 的模型 + 国产模型，大家都说他更好。单从绑定的评分看，是更好，但是好的应该有限。