> 但是又能聪明到哪里去呢
之前大家也是这么说的。

现在的模型还有非常大的提升空间。比如超长上下文注意力不集中的问题，给个 250k 的上下文 AI 就不知道自己前面在想什么了。还有思考能力的问题，现在模型可以做中高级难度的开发，但是再往上，比如到复杂的系统设计，就开始不行了。这些如果能再改善一些，就又能大幅提升一把智力。

至于将来会变成怎么样，说实话谁都说不准，问了也无非就是大家拍脑袋想想而已。

我这么跟你说吧。
我司让我们用 AI 开发。他们是怎么做的呢？他们引入了 GPT 企业版，每人有无限量的 Codex GPT 5.5 Fast 可以用。公司要求员工在能节约的地方节约，比如简单问题可以用 Instant 就别开 Thinking/Pro ，但写代码写文档要求尽可能全部用 AI 生成而不是靠自己手写来节约 token 。之前要求 5.3-Codex xHigh ，现在是 5.5 xHigh 。每个员工基本上一个月 AI 花费在 2 千左右。像我上个月花得多了点，干了 4 千多。

这才叫「公司让员工用 AI 开发」。不是这种老板跟员工说去用 AI 然后员工还得自己找工具还要担心老板给不给报销的。老板连张开嘴说我给你们一个月报一千块钱都不肯，难道让员工自己开口问老板要钱吗。

好，就算老板不懂，心里没数，那老板要不要想想底下员工连和老板讨论的动力都没有，是什么原因？老板和员工每周做 1 on 1 吗？知道员工的实际需要吗？老板相信员工吗，员工相信老板吗？

> 这些兄弟为什么要最终弄成这样，工作也没了

这些老板为什么要最终弄成这样，员工也没了

卡爆了，我(Windows)和同事(macOS)都觉得卡爆了。

你也没让 OpenAI 扣你信用卡啊，OpenAI 不是扣的 Google Pay 么。

C 有更多的优化手段，比如 SIMD 化，比如智能内联减少函数调用次数。
具体优化效果要看具体代码，不过一般而言计算密集型的差距确实会很大的。
所以一旦开始资源密集型计算，早点切到 Java 或 C++家族才是明智的选择。

你用好 AI 你就是天才程序员。读研如果你将来不搞科研的话，大多就只是为了一张文凭。

楼下的回复能不能先说说自己高中的时候有没有吃过记过或者更严重的处分或者直接被开除了进厂打工。
别搞得自己高中的时候老老实实的啥错都不敢犯，遇到别人的事了就觉得高中记过甚至开除了都是小问题。

比如说各大云计算厂商卖的云服务，如果是政企军用的，会在政府用地造新大楼新机房，服务器部署进去，然后运维人员全部要通过政审才能访问，普通员工线上也访问不了特殊机房。如果搞 AI 的话，大概率也是专项部署到政府大楼然后隔离运行。

我司和 OpenAI 合作，用他们的企业版。
这种民用的设施用合同约束也就到顶了，你真要机密数据政企军用那就得自建机房内网部署。

NC 确实不可以商用。
commercial purposes — A commercial use is one primarily intended for commercial advantage or monetary compensation.
GPL 是可以商用的。
直播打游戏不构成侵权。以直播打游戏获取收入，则是以营利为主的行为，当然是构成侵权的。
相对的，如果你直播只是和朋友一起看一起玩，没有开打赏没有带货，就没问题。
分享精神也分宽松精神和激进精神，激进的会要求你和他一样免费分享，所以会禁止商业行为。宽松的则是随便你怎么玩都行。类比一下就是 GPL 和 MIT 的区别。（当然 GPL 是允许商用的。）

Gemini 的翻译很强。干活的话你要不要试试 Codex 之流？

Windows 上签名本来门槛就高。门槛低了滥发证书了那这验证还有什么用。
普通的没什么名气的项目不都是顶着未知发布者吗。
像我们圈子里打交道打得多的 AviSynth+项目，一个前后开发了 26 年的项目，到现在都还是未知发布者安装程序。你说你干了才多久的项目就想拿证书……

@cairnechen #3 完全没有绕开。现在上过法庭检验的行为只有净室设计法则。
必须有两拨人，一拨人负责把软件的方方面面写成设计书，然后另一波人在完全没有看过原始软件源代码的情况下，仅从设计书重新构建起一个软件，这样可以保证新的软件里没有任何一部分是通过查看了旧源代码后产出的，就没有问题。
只要你有足够的证据证明你实施了净室，就能在法庭上站住脚。

@jarytom #12 可以的，只要你可以保证整个开发过程的会话里 AI 从来没有在本地或者联网访问过任何一行原始软件的源代码就可以。

「否则 AI 都是顺着你思路给你吹捧可行性」
你可以明确让 AI 寻找负面的点来跟你掰头。

什么情况都有可能被封号，所以别把没有备份的数据丢在上面。

@AItsuki #42 我很久没有自己写大段代码了。基本上我能力范围之内的，AI 都可以做得比我好。大概 2 年前组里要设计一个工具，我把初步想法喂到 Gemini 以后让他产出了初步架构，然后我把架构丢进现在的系统里稍微调调改改就交上去了，同事看了直说设计牛逼。后来就很少自己写了，就算公司还没正式引入 AI 的时候我也是找免费的 AI 用脱敏需求先做初步设计，然后再喂到公司代码里实现。

然后最近在做远超我能力的一个项目，我之前在论坛里也提过，是写一个反编译器，这个我一窍不通全靠 AI 自己设计实现。迭代了很多次，主要是架构上的问题，现在大概在第 5 版左右吧，还有些小毛病要修，但是已经有模有样了。除了 token 贵以外我觉得都不是问题。而且完全不需要我去看代码，只要在 AI 开始遇到一个 bug 修一个 case 的时候让他重构架构就行。Codex 实现能力很强，Gemini 挑刺很熟练，Claude 公司还没引入所以测不了。所以我就每隔一段时间让 Codex 设计功能，然后让 Gemini 去挑刺和审查，再让 Codex 去评估修改，反复几回合生成接下来的任务列表，再照着做就行了。

最重要的就是测试。我这个反编译器大概 1000 多个测试用例，涵盖了各种来源的各种代码例子。就算他代码写得烂又如何，测试都能跑通，也基本剩不下多少 bug 了。

@AItsuki 控制欲没有什么问题，你完全可以先让 AI 写出大致结构，然后在结构上调整。
设计→代码的过程应该已经不需要人类去看了，像是 superpowers 这些 skill 都会主动要求 AI 做 TDD 然后完成实现，实现细节上一般不会有太大的毛病。
从我最近看到的问题来看，要么是架构需要翻新重做，但 AI 执着于小修小补，这种建议打断然后换一个模型，告诉他他的竞争对手模型拉了一坨，让他修。再有就是可能因为测试覆盖不全面，导致代码修改的时候没有考虑各种边界条件。这种只能在设计的时候提前和他对齐，再让他实现了。

brainstorming 前期工作要做好。
你就当自己是项目经理，底下有十个干活速度飞快的应届生，你怎么用他们写出公司项目。

我们部门现在就是要求所有人都全部用 AI 写，基本禁止手写代码。

@bingoAI 我们就是纯 AI 出代码然后上生产，人类就做个 code review 。