回复@饼_女权普信男:这确实是受限于上下文长度，所以最好的方式就是“原子化”小而独立的任务更适合它，现阶段我们还得去迁就AI，扬长避短，充分发挥其最大优势//@饼_女权普信男:我是kmd开发者，其实用过ai编程后，我感觉现阶段ai编程的体验，还不够强大，有时候会很惊讶，能解决问题，但是大多时候体验并不好，无论重构还是解析代码，ai编程还是缺少超长上下文的能力，有时候会需要它帮忙分析一些大的开源项目，它是做不到的，哪怕结合RAG，但是我对它未来的能力充满期待//@宝玉xp://@爱可可-爱生活:没错。这就像是上高速：车速提高了，对驾驶员的要求反而更高。与其说AI简化了编程，不如说它把开发者从"码农"提升到了"技术指挥官"的角色。真正的"自动"，需要更专业的能力做支撑。//@宝玉xp:爱老师总结得好，但这个里面最难的是技术能力，因为管理AI的能力瓶颈在于使用者的技术架构
以往我们总认为工程师的核心就是技术实力，但AI编程工具的出现正在重塑这个认知。
如果说Devin、Cursor和Windsurf这样的AI助手是“精通各种编程语言的员工”，那么工程师更像是一位“技术主管”。
这个转变意味着什么？工程师的价值正在向上迁移：
- 首先是沟通能力：需要准确地向AI描述需求，审核和整合AI的输出
- 其次是管理能力：协调多个AI工具，把控项目方向和质量
- 最后才是技术能力：这成为了确保AI输出质量的基础保障
说实话，这种变化其实是件好事。它让工程师从繁琐的代码实现中解放出来，转而专注于更具创造性和战略性的工作。就像一位优秀的指挥家，重要的不是他能演奏所有乐器，而是懂得如何让整个乐团奏出最动听的乐章。
这不是技术能力的贬值，而是能力结构的升级。掌握这三种能力的平衡，才是未来工程师的制胜之道。
#人工智能##AI创造营#
如果说Devin、Cursor和Windsurf这样的AI助手是“精通各种编程语言的员工”，那么工程师更像是一位“技术主管”。
这个转变意味着什么？工程师的价值正在向上迁移：
- 首先是沟通能力：需要准确地向AI描述需求，审核和整合AI的输出
- 其次是管理能力：协调多个AI工具，把控项目方向和质量
- 最后才是技术能力：这成为了确保AI输出质量的基础保障
说实话，这种变化其实是件好事。它让工程师从繁琐的代码实现中解放出来，转而专注于更具创造性和战略性的工作。就像一位优秀的指挥家，重要的不是他能演奏所有乐器，而是懂得如何让整个乐团奏出最动听的乐章。
这不是技术能力的贬值，而是能力结构的升级。掌握这三种能力的平衡，才是未来工程师的制胜之道。
#人工智能##AI创造营#
