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举个最简单的例子，你用微信是因为腾讯代码写得好吗？
聊起行业软件的竞争力，我能想到的： 品牌、行业口碑，客户关系，运维服务，产品逻辑，定制二开。
什么时候代码实现也能当行业竞争力了？
首先，要先去试驾，再聊性价比。
有的车纸面数据再好，上车踩一脚油门，拧一把方向，不是你喜欢的风格就直接 pass 了。之前的纸面功夫全都白搭。 车给人的感受 90%是动态的，不是静态纸面的。
不一样的调教风格，不一样的硬件，乃至不一样的胎宽，给你的驾驶手感都是完全不同的。所以先试驾。
我认为如果楼主想证明某些论点，最起码得有一点点定量分析。 通篇都是“可能”、“还不清楚”、“或许”
所以你建立在这些“可能”假设的结论有什么价值呢？
我和楼主恰恰相反，GPT 时刻之后，我感觉能够学习的东西更多了。
作为一个计算机科学出身，但最终是软件工程从业者的我，我一直对图形学、算法学以及其他计算机科学领域有很多好奇、疑问和憧憬。
在当年通过我个人的信息检索和学习，是无论如何也不可能解答以上问题的。 但大语言模型给了我能够无痛且…
@florentino 从这点也能看出，外行 AI Coding 真的不行，产品设计一套一套，但实际还是落不了地。
他说了半天各种 AI Coding ，重构，删了几千行代码，最后还是要招聘一个全栈。
如果抛开生意，只聊 AI Coding 的运用逻辑，我理解是视角不同。
破局者在入局时，对于行业内新事物会认为是理所当然，且不假思索的接受。没有任何历史包袱 局中人接受新鲜事物，且合理结合自身能力，是需要时间调整和整合的。
然后回归现实，就是视频、直播是他目前的生意，生意就有运作。…
这个问题就像是建筑工地的搬砖工问要不要继续钻研分子物理，从而提高自己的搬砖技术。
对于软件开发而言，从一开始算法、刷题、八股就是应试行为。 所以不存在“AI 时代还有必要 XX”的情况。
因为软件开发是工程学，不是象牙塔。
从 AI Coding 的 Agent 设计来看，一般都是要求 LLM 要明确表达出最终改动的位置和内容，且通过 shell 复核确认，才算成功。最终的“完成状态”不依照 LLM 的 token 表述，是靠查验脚本决定。
Copilot 的最新额度扣除规则，也是通过类似的逻辑实现的。在 Age…