大家是怎么使用 AI 的，真能做到不手写代码吗，在我手里感觉是个智障。。。

我都自己 vibe 了一堆小工具了...你还在这阿巴阿巴

差不多吧，很久没手写代码了，有问题让他继续改好了
至于你说效果不好，那你要了解模型和 agent 的工作机制，对应调整。理论上 codex 已经是顶级模型了，模型上面问题不大

@EthanZC #1 可能我没说清楚，我指的是公司的业务代码，毕竟小工具没那么多约束。

和城中村的巷子一样深的业务代码最好主动补充说明完整的业务介绍、细节，可以多写点 Skills ，再安装一个读取数据库的 MCP ，让 AI 可以实时结合数据库中的数据与业务代码一起做 CRUD 。

不 AI 写还手写吗？早就百分百 AI 写了，你应该是文档不够吧或者需求没说清楚

我现在一直用 Opus 4.7, 基本上不自己写代码了

我已经有大半年没有手搓代码了，即是很小的改动，我也让 AI 去完成。

经验就是铺垫好背景、明确好目标、确定好约束，写清楚提示词，然后让 AI 去完成就好了。

你不会使用了中转站的假模型吧，现在 codex 很顶了，现在不说写代码了，我根本一行都没看，直接做用户验收

不要给 ai 太多的文档（任何 LLM 都有上下文限制），不要给 ai 太少的描述（任何 LLM 都不是你肚子里的蛔虫）。

我就想问问，全 ai 写的那些人，ai 写完，你们本地不调试运行一下吗？直接就提交代码吗，有问题也不自己打断点调试吗？真就一行代码不写？

进入工程文件夹，启动 claude code | codex ，先/init 。然后开始改 CLAUDE.md|AGENTS.md 。
改为类似
`
# Ben Admin Template - Claude Code Gateway

> 长期红线与稳定偏好由 Memory 负责，当前项目规则由 `.claude/rules/*` 负责。

## Highest Priority Guardrails

- Never run `rm` or `rm -rf`.
- Never modify Git state unless the user explicitly asks, including `git add`, `git commit`, `git push`, `git reset`, and `git checkout`.
- Before shell commands, check Memory `critical_rules.md`.
- Do not claim completion, fixed, or passing without fresh verification evidence.
- Ask before any irreversible or high-risk action.

## Project Rules

@.claude/rules/coding-standards.md
@.claude/rules/project-context.md
@.claude/rules/collaboration-contract.md
@.claude/rules/workflow-triggers.md

## Skills

- Prefer project skills over user/global skills.
- Matt skills are on-demand capabilities; they do not replace project rules.
- Use `planning-with-files` only for long-lived, cross-session, or explicitly requested planning work.
- Run `linus-review` before delivery when `.claude/rules/workflow-triggers.md` says it is required.

## Local Constraints

- `.claude/rules/` owns project collaboration, coding standards, project context, and workflow triggers.
- When deeper local `*.md` files exist, read their local constraints first and apply them without violating higher-priority guardrails.

## Agent skills

### Issue tracker

Issues and PRDs live as local markdown files in `.scratch/`. See `docs/agents/issue-tracker.md`.

### Triage labels

Uses the default five-role vocabulary: needs-triage, needs-info, ready-for-agent, ready-for-human, wontfix. See `docs/agents/triage-labels.md`.

### Domain docs

Single-context layout one `CONTEXT.md` + `docs/adr/` at the repo root. See `docs/agents/domain.md`.

`
再加上一些对应语言的 skills

@loryyang #2 那可能还是文档上的问题，grill-with-docs 把小需求的文档写太长了，存在很多人看起来理所当然的描述但是 AI 把它当做一个规则，我以为这些文档是给 AI 看的不是给人看的我就没去调整。

的确不用自己写，已经在给我赚钱了

模型还是关键吧

秉承着一行代码，一个字段都让 ai 改的原则

@darthdarth agent 会编译，会跑测试，先进一点的 agent 还会帮你跑 ux

我用它开发了一个王者荣耀 我自己在玩。 没啥问题。

@AItsuki #13 你没那么大的长线大需求，用 grill me 就行

写小作文给 ai 看呗

@l864494871 #12 看起来确实是优化过了，也可能是因为我用的 codex 和这套 skills 没那么适配吗。

现在都是 bug 直接截个图丢到 codex ，让它自己看自己改

没有 AI 已经不会写代码了， 就想断网了一样

@buydip 上周五我用 grill-me 挺好的，我还一直安利给别人。只是这种感觉不太对劲，很多时候 grill-me 都没有询问我直接就写代码了，所以我才尝试的 grill-with-docs 。我有点怀疑是不是 codex 这周重置额度导致的问题

装 superpowers ，编程类的 custom instructions 至少写个七八条规范一下流程，要求减少对记忆的依赖，以代码为准，这样就差不多了。

@EthanZC 小工具确实随便一个 ai 都能写，各种 crud 的后台更是 ai 擅长的，
但是复杂的， 各种关联的老项目确认没法继续写， 写的漏洞百出， 如果是分类清晰，结构清晰的业务代码写的还是很好的。

- 你把自己当成不懂开发的人，就会发现 AI 还是很不错的，能用就行。
- 记住别看代码，别管它是怎么实现的，也别管有没有漏洞。
- 公司代码的话，先找个背锅的。

先看下你是不是用的中转站吧，原厂的大模型虽然可能在高峰期出现降智或者其他情况，但是总体上还是比较稳定，智力水平很在线的。

然后就是你用的姿势对不对，其实现在比较好的驾驭工程都做的不错了，用起来应该也是比较傻瓜化的。如果你用的是原厂、又觉得实在不够，你可能需要补一些提示词工程的知识，然后用专门的手段来优化提示词，强化大模型在某方面的产出。

简单总结就是先找到对的、然后用的对。实际上用的好的话，就用 ds 网页版也可以写代码。。

@ZenOfAI 确实，不看代码的话 AI 确实完成我的需求了...

我越发感觉要先懂得写代码，才能更好明白如何让 AI 写代码

@seenthewind 用的是官方的，通过苹果美区账号订阅的。其实我主题描述情绪化了，AI 在细节方面还是可以的，只是整体达不到我的预期，并不是需求没实现。至于左右脑互搏确实存在，而且我也知道清空会话重新问一次就行了。现在冷静下来了

@AItsuki 大家都这么干，只能也随波逐流了。实话说，现在 AI 写的代码，业务稍微复杂一点，质量就是垃圾~ 你也别想着找什么方案，都是忽悠自己的。

Vibe coding 的代码被人看不起，因为很多人根本不懂开发，更不会看代码，然后把自己完全不懂的代码开源出来，折磨大家

哪有什么全自动 现在 AI 只有两种生意 贩卖焦虑和赚信息差的钱 你真正写业务代码 现阶段不可能全自动的 我给家里三个店子写一个小程序和公众号这种小项目都有好几次人工 review 然后叫 AI 改了，而且还是前端 这种 AI 很擅长的地方 有些复杂布局 你只通过页面和自然语言 让 AI 去修改 bug 它就是修不了呀 你说溢出了 它就一直不停调整宽度 就是不去找元素内外间距的问题

1. 要先构建项目的知识库，有哪些基础库，有哪些基础接口，规范是什么
2. 要构建各种 skill 去适应项目的各种开发和流程
3. 要提前生成需求文档，和 ai 一步步对好需求，可以用 superpower 或者 grill-me 之类的来做
4. 生成代码后，你要 review ，让 ai 一步步去改

对于有具体需求的代码，现有的 AI 做不到像人一样把需求丢给他，它就能实现好。它还只能是一个辅助工具，需要人工参与一步步调整后续的代码。

那些说得把需求交给 AI ，自己撒手不管的要么就是做个小工具，根本没有具体需求（具体需求是指需求的细节是规定好的，不是说 AI 自己弄一个类似的就行）。
还有一种情况就是即使是一个小问题这些人宁愿自己叫 AI 去改，也不愿意自己动手改，美其名曰很久没写代码。但实际上有些情况我就忍不住自己动手，效果更好还更快。

这和哪个模型无关，哪怕是 opus 4.8 也就只能做到这样。从你的描述来看。

/init 后就不要加任何 skills ，你要开发或者改 bug 就直接说比如“xxx 列表增加一个字段，你先看看现状，你准备怎么干，有问题可以问我” 准确率几乎 99%，然后改 bug 也是，xxx 报错，贴上截图或者复制报错信息，帮我看看原因，它也会自己找 bug 的。不要担心它不知道你在说啥

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。

自从 opus4.6 和 gpt5.4 后已经没动过代码了

@ZenOfAI #32
@wangp7 #33
@changnet #34
还是比较符合我的观点的，看前面一批回复我真觉得我自身问题很严重了。纯 AI 写代码给我感觉是 0~0.9 是很快的，基本符合需求，只是最后那 0.1 真的是太痛了。手动改又改不动，大部分情况我都是手动重写了。

@msg7086 可能真的坚持让 AI 写会有所改变，应该是自己控制欲太强了，也没耐心反复纠正 AI

大多 skill 都没啥用，因为每个项目的需求、场景都不一样，装多了反而影响效率，按照你的最佳效率写 skill

Agents.md 保持精简的同时规定好开发流程，例如测试文档先行，文档位于 xxx 目录

Prompt 要专业词汇，别说“一点”、“一些”、“大概”这类模糊词汇

一个对话不要穿插不同的需求，多开新对话

对了，不要手动改 AI 写的代码，不然你俩就会陷入改来改去的死循环。如果真要改，改完之后开新对话。

@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。

我一百万多行的 C++项目，AI 也能读懂并修改，而且用的还是 DS 的 flash

@dabaibai 这么牛！

@msg7086 #42 很精确的描述了，看来老哥是真的很懂。我就是想知道如果公司没要求全部用 AI 写你会怎么处理，感觉大部分情况比起继续和 AI 沟通，还是手动调整甚至推翻重写快一些，自己也放心一些……

@giter #4 细说城中村巷子

@zhangshaohan 这种场景问题不大，我也经常让 AI 调整代码的。只是新需求迭代的时候 AI 写出来的东西我经常接受不了而已，AI 写的代码看起来封装的都很好，但从项目整体来看大部分情况都显得很脆弱，后面人工介入调整代码会有风险。
比如 AI 经常会将两个业务共同的点封装成一个 xxx 调度器，实际上很多时候是过度封装的，要是以后要调整其中一个业务，如果没有注意修改了调度器会影响另一个业务。
这只是其中一个很小的例子，不知道能不能 get 到我的意思，AI 虽然完成了需求，代码从细节上看很漂亮，但是我很担心。

我和你差不多，我连 codex 都很少打开了，平时也用不上

@darthdarth 它自己就会去验证，测试是必不可少的，它不干你也要让它干。

看过一个大佬的采访，感觉挺符合每个人对 AI 的理解的

@boboaiya3
过去六个月，我一直在观察身边的朋友和同事是怎么采用这些工具的。所有高绩效的人身上都有一个共同特征：他们有纠错能力，而且大多数时候，他们都能看出来什么时候垃圾就是垃圾。确实需要花一点时间去探索、试用，并调整外层循环，比如什么时候用它们、什么时候信任它们、该怎么用它们等等。但除了少数边界很清楚的领域之外，我没有见过他们中的任何一个人转向一种“不再认真阅读并理解每一行代码”的模式。

再看看大型组织。反馈循环慢得多，对齐程度也低得多。那些表现最差的人，不会有这种自我检查能力。而他们恰恰会成为借助 Agent 产出“10 倍代码”的人。你觉得这会让一个组织的平均产出变成什么样？又会让整个世界的平均产出变成什么样？ Agent 最终会生产出比以往更多的代码、更多的应用、更多的功能。这会是一个垃圾代码成吨涌出的黄金时代，也会是高质量精品的黑暗时代。

我从来不用 skill ，直接 plan 模式干

我现在都变成继续工程师了，我现在的宗旨就是能让 AI 干的绝对不会自己干，说起来，自己真的好久没有写过一行代码了，倒是提示词变成了每天的稳定产出

好久没自己写过代码了

和项目类型和规模有关的，但凡前端要求高一点或者屎山后端，AI 就是磕磕碰碰。

虽说很多模型都宣称支持的上下文很大，但实际用下来的感觉就是别指望拉满上下文，一般超过三分之一上下文最大限度模型就开始瞎扯了，修改或新增什么功能，好手动在 prompt 中 @ 相关文档或源文件。完成一个原子功能任务后，新任务开启新的会话。

非常稳健，已经差不多一年没手写连续超过 10 行的代码了。

superpowers!

@zyxk 我今年基本没有手工写过代码，我搭建了一套本地知识库。基本上写出来又准又好。

每周上线一个实用工具，已经产出一批了。

我觉得还是使用的问题，可以先明确需求，先使用 codex 中的 plan 模式，看完他的 plan 基本不会出错，可能需要的就是细节优化

1. 你有给项目编写 规则和技能吗？
2. 你发现 AI 写的代码有问题时会让 AI 纠正并让 AI 更新 规则和技能吗？
3. 你有沉淀代码评审技能吗？
4. 你的需求写清楚了吗？
5. 你的设计方案和实施计划写清楚了吗？

如果上面做的都够好 AI 生成的代码质量不会太差

如果这个帖子是 2025 年 6 月的那正常，但是现在是 2026 年 6 月，codex claude 日新月异这些早已不是问题，现在一个月都开不了几次 IDE ，基本都是一把就成自己测试全流程自动化了，别琢磨 skill 了

业务代码关键是建好上下文管理把架构约束、核心规则写成 CLAUDE.md ，每次对话都带进去，AI 健忘的问题基本没了。我现在复杂业务也全交给 AI ，但自己的角色从写代码变成了审代码+管上下文。

@Sundayz 能不能举个例子

我不会写代码，但是指挥 ai 编程一点问题没有

原来的老项目，同事让实习生改也不 review ，弄一坨屎出来，天天打电话催让帮忙改。

AI 也不是万能的，该 debugger 还是要一点点调

@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。

感觉楼主说的问题像是模型降智，可以看看上下文长度、是否进行过压缩、是否有无关的上下文等等。复杂问题可以优先用 xhigh 。
另外楼主也可以说说详细情况，比如项目背景（规模、语言、时长）、用的哪个 agent （ codex cli/app/other ）、用了哪些 skill 、在 harness 层面做了什么等等。

@msg7086 学习了，看来还是得坚持学习使用 ai

@dcatfly 是有可能，因为我总有一段时间是在感叹 ai 真牛逼的，给我感觉最舒服的时候是使用 5.3-codex 。做的是金融类项目的移动端，使用 codex cli 官方订阅。没有做任何额外的东西，就是计划模式里面一直调整，然后让 Ai 实现。最近使用 matt 的 skills 发现也不太理想。

兄弟，我今年都没写过代码了。上线无故障，不过要看你怎么使用~

开发好多年了，目前业务还是很复杂的,需要人驾驭在给 AI ，但是从来不写代码。

@JShen 发出来卡看.

有没有可能是在 grill 的过程中让 ai 带偏了，matt 自己也说过 grill 的过程自己心里要有明确的目标，不然可能会问一堆问题但是最后啥也没讨论出来。

我做 ERP 二开的，只能是插件式开发，底层都不在我们这里，文档更是口口相传，也只能是一些辅助的类让它写，还有一个写好的让 AI 帮忙检查一下。
老板还天天 AI ，AI 。无大语

我现在用的浏览器都是我 vib 出来的，说出来你都不信，我信了！

师傅是做什么工作的

@JShen 请问下本地知识库是如何调用的。需要下载 skill 还是什么

不同项目 ai 有用程度完全不同，像公司的 CRUD ，直接需求复制过去都能完成个 90%
我的个人项目 从来没人做过 给 AI 描述清楚逻辑比我手搓慢 10 倍

gpt 5.5 xhigh 写出代码基本可以直接提交测试

就是界面上要改个字都不进代码改了，让 ai 改，你们是不是这样？

我 4 个小时用 codex 写了一整个淘宝。

我最近在做 agent 开发。算是比较深入了：

高质量 vibe coding 最核心就两个原则。

1.至少有两个 session （任意形式 要么多窗口 要么 multi agent ），一个是审核 role 一个是执行 role
2.上下文占用低于 30%，256K 的低于 50%

@AItsuki 的确 我用这个写前端，我自己对 css 这些也不熟悉，每次看到和最终结果不一样，我只能告诉它不对，但是我不知道 没有 ai 真正应该怎么样，这就很痛苦了，像拉老虎机一样，拉一次 试试 也许好也许不好。有时候快好了 拉一下 彻底不行了。这时候 只能拿一个过去的版本 重新改，非常折磨