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我们计划开发一个用于展现数据可视化的外围系统，如果有一个负责此系统的小开发团队，我就可以按如下方式进行任务部署，我可以向 leader 直接说：“我们要开发一个数据可视化产品，用于展现我们当前数据分析平台的查询结果，你去调研一下最为常见的 10 至 20 种 chart 类型，下周开会碰一下”，会议中我们确定了首先要开发的 10 种图表类型，然后我继续布置任务：“你将这个数据可视化系统与我们核心系统的 grpc 和 restful 接口设计出来，下次会议一起讨论”。。。
这是最常见的向开发团队布置任务的工作模式，ai 能在这种场景中代替开发团队吗？
第 1 条附言 11 天前
多谢各位解答，我大概理解了，在一个结构化组织中，ai 还无法完全代替一个部分甚至是一个个体，但是它能给组织中的每个人上 buff 以此方式来提升组织的效率
 | 1 twofox 11 天前 重度使用 cursor + perplexity 。像这种新需求的技术选型，我会先在 perplexity 上询问相关的解决方案。然后 cursor 的 plan 模式讨论需求。等确定完所有需求之后，进行初版的开发。 但是也是存在问题的，即便是 Claude 4.5 sonnet ，也不能一次性成功。而且有关可视化，一些小细节 AI 是把控不好的 不能完全替代，但是极大提高效率 |
 | 2 MozzieW 11 天前 问题 1: 我们要开发一个数据可视化产品，用于展现我们当前数据分析平台的查询结果，你去调研一下最为常见的 10 至 20 种 chart 类型，下周开会碰一下--》这个说得太简单了，要求需要再详细一点，还有应该说“2 分钟后我们开会碰一下” 第二次个问题类似，下次会议大概是 3 分钟后。 会议开好了，然后叫 AI 去开发。很快它就能完成任务，然后你会看到一坨 XX 。 真是愉快的一天啊，别问我怎么知道的。 |
 | 3 94 11 天前 如果要是一个长期维护迭代的项目，那么你会新增一个叫做 #VibeCodingCleanupSpecialists# 的岗位了 |
 | 4 chaoshui 11 天前 体感不能，Ai 产出的内容还是需要经过 code review 才能放心使用 |
 | 5 Ketter 11 天前 重度使用 Github copilot + Claude 4.5 sonnet ，python 后端目前都能满足需求；前端配合 playwright-mcp 能够解决 90%管理类页面的需求，甚至包括一些复杂的第三方绘图 js 框架都能做；核心在于自己的思路要足够清晰，架构设计要做好，而且要给 AI 写好约束 prompt ；目前一个人能顶之前 2.5 个中高级开发的产出，当然前提是不能有非常复杂的 UI 需求，AI 对前端的理解和生成还没有后端那么好 |
 | 6 Feeli 11 天前 我只能说，千万别完全把开发交给 AI 去做 不然最后有你受的... |
 | 7 Orange2269 11 天前 目前来说，别说全局替代不了，局部也无法完全替代，有时候输出的代码是真的烂，需要有个监工实时观察才行 |
 | 8 z1154505909 11 天前 你得能看懂代码,不然 AI 能给你挖一大堆坑 |
 | 9 remarrexxar 11 天前 这种纯 vibe coding 有时候效果可能还行，但是时间长了就是堆屎山。 要有效一点至少得是 spec coding ，先讨论方案，细化细节，设计好边界和测试方法，然后让 AI 执行。 |
 | 10 hugowangnz 11 天前 从我自己的角度看，AI < 我，我 + AI > 我*2 |
 | 11 opentrade 11 天前 做赚钱的项目难 |
 | 12 specita 11 天前 我用 copilot 写项目，这种项目 AI 是能写出来的，其实难点和重点还是在细节上，你要能看懂 AI 写的是什么，当 AI 找不到方向的时候，你能有帮它指出问题可能在哪些地方。不能希望输入领导开会说的两句话，就能造出一个完整系统。 |
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