Chuckle's recent timeline updates Chuckle's recent timeline updates | Chuckle家外蹲 / 前台 V2EX member #604103, joined on 2022-11-30 18:49:14 +08:00Today's activity rank 21310 |
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Apr 29 Replied to a topic by shibow 程序员 现在网上都在说 Agent 自动开发，我还是在对话模式，是不是落后了？ |
@maix27 #120 有啊，搞出来挺多 AI 产品了，业务上的，还有自用的，什么需求 AI 分析，全自动创建仓库写代码提 cr ，但都还是实验，碰上实际业务需求还是难绷，知识文档都在语雀上，迭代这么多年体量已经 boom 了，而且，有些东西 AI 就是搞不了，我现在又个重构任务，20w 行 tsx 代码，好几个包，和拆炸弹一样，AI 只能辅助我梳理原来业务逻辑，harness 那文章都强调单仓库了，而且还要测试自闭环，自动化测试根本就是天方夜谭 
Apr 28 Replied to a topic by shibow 程序员 现在网上都在说 Agent 自动开发，我还是在对话模式，是不是落后了？ |
写点 cli 工具、浏览器插件、司内自用软件这种，一个仓库搞定，没有复杂多包依赖关系，代码总量最多几 w 的，那现在 AI 随便写，3 天平地起高楼，也不用 cr ，自己点一点看看功能对了就行。
但是吧，司内重业务的代码，一个页面背后几十个独立包，依赖关系错综复杂，代码加起来快百万，AI 就省省吧，上下文不够的，现在的渐进式加载就会漏东西，只能辅助人处理，比如找函数的链路，某个参数到底有没有用到之类的，明确一个小功能点去改，改完几百行代码 cr 下也行，至于全自动整个需求让 AI 改就算了，包是进雷区的。
每次改这种维护了好几年的项目，就和拆弹专家一样
但是吧，司内重业务的代码，一个页面背后几十个独立包，依赖关系错综复杂，代码加起来快百万，AI 就省省吧，上下文不够的，现在的渐进式加载就会漏东西，只能辅助人处理，比如找函数的链路，某个参数到底有没有用到之类的，明确一个小功能点去改，改完几百行代码 cr 下也行，至于全自动整个需求让 AI 改就算了，包是进雷区的。
每次改这种维护了好几年的项目，就和拆弹专家一样
Mar 31 Replied to a topic by autojunjie 程序员 Harness 决定 Agent 上限：从代码执行到项目迭代 |
和 spec 驱动差不多？
Mar 26 Replied to a topic by DeepSIeep 程序员 你们 code 都用哪个 AI。费用多少啊 |
公司开的 cursor ，这个月已经 100 多刀了
Mar 22 Replied to a topic by Comyn Java ai 编程的情况在你们使用什么 IDE |
vscode 族群 
现在用 cursor
现在用 cursorMar 20 Replied to a topic by linhey 程序员 给 AI 用的 React 调试小工具：选中节点即可精准定位源码行号复制给 AI |
@linhey #8 看了，我们一个微前端 app 入口 50 多个依赖包，依赖包还有依赖包，业务组件都是封装抽离的，构建注入这套不现实，在看 bippy 动态注入的方案了
Mar 20 Replied to a topic by 287854442 程序员 MCP 是不是已经死了？没人再提这个了 |
skill 本身就是个 tool ，也就是个 mcp 协议的东西
Mar 19 Replied to a topic by linhey 程序员 给 AI 用的 React 调试小工具：选中节点即可精准定位源码行号复制给 AI |
@linhey #5 组件在依赖包里怎么办，发到生产包的总不能编译时注入 debug-data 属性吧 
Mar 19 Replied to a topic by linhey 程序员 给 AI 用的 React 调试小工具：选中节点即可精准定位源码行号复制给 AI |
@Chuckle 只改 app 的构建，能做到给安装的依赖包产物里的组件加上 data-***的额外信息么
Mar 19 Replied to a topic by linhey 程序员 给 AI 用的 React 调试小工具：选中节点即可精准定位源码行号复制给 AI |
最近刚好也需要个从页面元素定位到源码的方案，为的也是 AI 能知道要改哪里、影响范围评估等等。
umi+qiankun 微前端，要改的东西都在独立包里，app 工程就是个页面入口，有时候套快 5 层包人找起来很麻烦，本地只跑 app 的 source map 也没用，安装的包产物都是服务器构建出来的，构建时在节点上注入大量信息也不太行，除非每个包都构建两个版本，构建生产 app 用的 和 开发时带信息的产物。
我现在做法是提取 dom 特征节点（还是有注入一些特殊属性的）、url 路径等元信息，克隆所有的几百个包到本地，让 AI 自己先暴力找，确实能找到，就是慢，也费 token 。优化的话，找到了就把信息落向量数据库里，类似 RAG 一样，特征信息变动还是少的，特征节点嵌套结构也稳定，下次找就快了，至少能快速找到对应包工程，再去定位具体代码。
不过，如果从 React 本身入手，模仿 React Scan 运行时注入应该更好？
另外 AI 写代码确实好用，就是测试起来太麻烦了，很难自闭环，业务链路长又大，e2e 测试的时候没数据，或者接口报错，AI 能自己 call 后端，或者自己造、自己修（
umi+qiankun 微前端，要改的东西都在独立包里，app 工程就是个页面入口，有时候套快 5 层包人找起来很麻烦，本地只跑 app 的 source map 也没用，安装的包产物都是服务器构建出来的，构建时在节点上注入大量信息也不太行，除非每个包都构建两个版本，构建生产 app 用的 和 开发时带信息的产物。
我现在做法是提取 dom 特征节点（还是有注入一些特殊属性的）、url 路径等元信息，克隆所有的几百个包到本地，让 AI 自己先暴力找，确实能找到，就是慢，也费 token 。优化的话，找到了就把信息落向量数据库里，类似 RAG 一样，特征信息变动还是少的，特征节点嵌套结构也稳定，下次找就快了，至少能快速找到对应包工程，再去定位具体代码。
不过，如果从 React 本身入手，模仿 React Scan 运行时注入应该更好？
另外 AI 写代码确实好用，就是测试起来太麻烦了，很难自闭环，业务链路长又大，e2e 测试的时候没数据，或者接口报错，AI 能自己 call 后端，或者自己造、自己修（
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