AI Coding领域的伪问题和真问题

主要观点总结

本文讨论了作者在AI Coding领域的探索经历，指出了一些常见的伪问题和低价值问题，并强调了基于现有LLM水准如何组建合成软件开发团队的重要性。文章还提到了如何基于人和AI的长处和弱点分配不同的角色，并定义了适当的控制环节，旨在提高软件开发效率。

关键观点总结

关键观点1: 作者指出了一些常见的伪问题，如通过一句话生成软件、一次性把代码写好等，这些问题在实际操作中往往不可行或不实际。

作者提到了一些具体的例子，如Trae团队的一句话电商案例和Kiro的开发流程，分析了这些案例的问题和误导性。

关键观点2: 作者强调了基于现有LLM水准如何组建合成软件开发团队的重要性，并提出了具体的建议。

建议包括将人和AI都视为工程师，了解他们的长处和弱点，并根据其分配不同的角色。还提到了定义适当的控制环节和环节组合方法，以适应不同的项目和需求。

关键观点3: 作者讨论了真实但低价值的问题，如Claude Code使用小技巧，并指出研究AI如何辅助人写代码只有短期价值。

作者提醒读者关注更有价值的问题，如如何基于现有LLM的水准利用AI和人组建一个合成软件开发团队。

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