总结得好👍//@蝈蝈俊:可控（不要庞大，职责单一），兜底（测试场景覆盖全），好用（大语言模型这部分语料丰富）
我觉得基于 AI 架构和技术选型的几条原则：
第一条：选 AI 训练语料多的、AI 生成质量好的语言和框架，比如 Web 开发选 TailwinCSS；
第二条：要有良好的测试覆盖，AI 生成的代码，必须辅助大量的测试代码保证质量，当然这个测试代码也应该主要由AI辅助生成；
第三条：尽可能不自己造轮子做复杂框架，因为 AI 不擅长学习你发明的私有框架，而是让 AI 基于流行框架对模块生成独立的代码
第四条：减少模块之间的耦合度，让模块尽可能独立和原子化，不必追求代码的抽象和复用，方便 AI 不需要学习太多上下文就可以对模块进行开发和维护
欢迎补充讨论
第一条：选 AI 训练语料多的、AI 生成质量好的语言和框架，比如 Web 开发选 TailwinCSS；
第二条：要有良好的测试覆盖，AI 生成的代码，必须辅助大量的测试代码保证质量，当然这个测试代码也应该主要由AI辅助生成；
第三条：尽可能不自己造轮子做复杂框架，因为 AI 不擅长学习你发明的私有框架，而是让 AI 基于流行框架对模块生成独立的代码
第四条：减少模块之间的耦合度，让模块尽可能独立和原子化，不必追求代码的抽象和复用，方便 AI 不需要学习太多上下文就可以对模块进行开发和维护
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