马天翼 (@fkysly) “在高强度使用 Vibe Coding 做复杂项目一段时间后，我发现：目前 AI 很难主动从整体架” — TopicDigg

在高强度使用 Vibe Coding 做复杂项目一段时间后，我发现：目前 AI 很难主动从整体架构的角度去解决问题，更像是遇到问题解决问题，有时候陷入问题本身。 对于非编程背景的人来说，我感觉这会是一个无法逾越的鸿沟，做一点 demo 来说没啥问题，或者说简单的 APP，不涉及到后期维护的。但是，真的到商业级、生产级的项目，很多问题不从本质去解决，不从整体架构角度去解决问题，会导致方向性错误，从而导致永远修不完的 Bug。这个非常考验使用 AI Coding 人的自身的指挥水平和判断能力。 可能有点抽象，我想想怎么举个例子： 比如做项目就像是指挥 AI 开车奔向终点。AI 一开始碰到2条路，一条小路和一条大路。 当时来看，AI 选第一条和第二条都差不多，甚至第一条路更近、路窄但是快；你当时一看 AI 给的回复，有道理啊，就同意 AI 走了第一条小路。 随着项目不断的变化，这条小路遇到了各种坑、堵车、无法通行等等，AI 自然会给你各种各样的解决方案，每次都能解决问题，但是又会碰到新的问题。到最后，你发现，问题好像始终解决不完了，越解决越乱。能突然意识到这条路走不通，那都已经很不错了，没有技术背景的人，我觉得可能都没意识到现在的实现本质上就是错误的。 实际上，可能你需要告诉 AI，现在我们这条小路走的应该是错的，虽然它快，但是方法不对，我们需要走大路。我发现哪怕是 Opus，也难以有这种跳出的思维，或者说宏观架构角度看问题的思维。至少目前是没有的。 完全需要我通过它错误的问题去思考是不是本质错误，去指挥，告诉他，你走错了，你应该考虑一下是不是当前路方向本质上不对。 总而言之，如果说的直接点，根据我目前对复杂项目的使用判断：当下的 AI Coding 知识本身已经超越绝大多数专业程序员，但是经验和判断上，还没到专业级别。我不知道再过个半年、一年会不会连这点都可以抹平。