chatgpt生成的代码好像没有我自己写的简洁

yang195508

DDD888 发表于 2025-12-10 08:30
你为何攻击我啊？你没在论坛里秀代码吗？你可以秀，其他人就不可以秀？？？

我只不过在做纯粹研究CHATGP ...

告诉他秀秀又如何？自由世界，秀啥不可？！何况是高技能高智商的计算机程序！？

交易人生

DDD888 发表于 2025-12-11 11:02
我用的是免费的CHATGPT，感觉还是挺好用的，缺点是上传图片有极大限制次数 ...

其实很多ai的应用不是一段代码，比如claude code，你可以预设product manager, UI designer , developer , 一步一步规划出一个项目，product manager 负责写文档，你可以修改文档；ui designer设计界面，你也可以参与修改，最后developer 完成代码。当然还是需要开发人员在不同的步骤介入，效率高。

yrqin

DDD888 发表于 2025-12-10 13:00
让CHATGPT REVIEW CODE我认为根本就没有任何帮助，都是些废话，我现在基本不用CHATGPT CODE REVIEW了 ...

最近4个月左右的时间，我是claude code + codex 组合拳，大部分情况下，局部小问题都是一个工具就能解决了，有些问题可能另一个工具更适合一些。

对于中等规模的问题，一步步做，可以两个AI工具一起用，互相做code review等，然后修复调试中发现的问题。

对于debug，也是两个工具混合使用，90%的情况下，小问题很快就能发现根源并修复；中等问题多几轮对话和调试，也能很好的解决；对于很难的问题，需要从各个角度去使用AI工具，发现蛛丝马迹，最后也能发现并解决问题。

在我的实际工作中，我印象当中没有发现claude code + codex完全无法解决的编程问题。

我感觉最近几个月95%的代码都是AI帮我写的，debug也基本90%交给AI帮忙。

现在工作效率提升大约有4～5倍，同时感觉更轻松了，因为聊聊天就可以解决大部分的问题了；剩下的问题需要自己去寻找蛛丝马迹，然后告诉AI要怎么去解决问题，怎么debug等等。

最近也开始让codex帮忙直接查询本地数据库的数据，然后做快速的验证；也可以和标准答案做验证。这样可以保证业务逻辑的正确性。

我曾经做过几次大规模的重构，换了更加高效的实现方法，风险很大，但是通过利用AI工具对前后两个版本的实现的数据库里的结果数据进行严格比照，最后成功完成重构，运行性能大大提升了。

在实际工作中，想要善用AI工具进行编程，1. 自己要非常熟悉自己负责的编程工作，能快速看懂AI的代码逻辑以及存在的潜在问题，2. 熟悉数据结构、算法优化，善于跟AI工具进行沟通，了解AI的能力所及，然后赋予AI工具合适粒度的tasks，一步步完成，最后才能完成一个大的目标、大的任务

很多时候，不是说这个实现方案或者调试方法我不懂，让AI帮我做，而是我很了解这个解决方案，很了解这个调试的方法和步骤，也很了解AI的能力所及，然后我才能更准确、高效地和AI工具进行沟通，这样才能真正有效的利用AI工具，极大地提升生产力。

客户的反馈是非常满意项目的进度；同事的反馈是wow，干活效率太高了！！！

yrqin

其实我是codex用的更多，因为真的很便宜，20美金一个月，给的额度也够大；
反观，claude code，好是好，就是太贵了，要上100美金一个月，才能基本应付实际工作中的需求。
所以也没太舍得上，基本也是用的20美金一个月的plan，这样用起来就需要小心翼翼的了。

gamesover

yrqin 发表于 2025-12-12 20:01
其实我是codex用的更多，因为真的很便宜，20美金一个月，给的额度也够大；
反观，claude code，好是好，就 ...

买cursor？想用哪个模型都行

DDD888

yrqin 发表于 2025-12-12 21:51
最近4个月左右的时间，我是claude code + codex 组合拳，大部分情况下，局部小问题都是一个工具就能解决 ...

你是用啥编程语言啊？

yrqin

gamesover 发表于 2025-12-13 04:12
买cursor？想用哪个模型都行

用过Cursor，也不错
但是给的是月额度，完全不够用的。用起来也很不方便

codex和claude code是5小时reset一次额度，当然也有周额度的限制；不过codex是基本够用了，claude code加以辅助

使用起来也很适合实际工作的节奏

claude code 额度查询 （最近帮忙朋友做一个网站+app，朋友给买了一个月的claude code MAX；用起来非常爽）




codex 额度查询

yrqin

DDD888 发表于 2025-12-13 06:09
你是用啥编程语言啊？

Python后端（FastAPI，Django等），React前端

还用React Native

yrqin

yrqin 发表于 2025-12-13 07:12
用过Cursor，也不错
但是给的是月额度，完全不够用的。用起来也很不方便

和AI聊天编程挺有意思的

claude code Opus 4.5 也没让人失望  




(接下来，在大约10~15分钟的时间里，首先让claude code开始根据plan进行代码实现，然后经过了2～3轮的调整，彻底实现了所需要的功能；最终的成品可以说相当令人满意)

StoneLight

yrqin 发表于 2025-12-12 22:01
其实我是codex用的更多，因为真的很便宜，20美金一个月，给的额度也够大；
反观，claude code，好是好，就 ...

我用codex感觉也不错，就是不能一次让他刚很多事情，要一点一点的喂任务

yrqin

StoneLight 发表于 2025-12-13 10:00
我用codex感觉也不错，就是不能一次让他刚很多事情，要一点一点的喂任务

确实是的，需要了解它们的能力所及

小任务直接扔给它们就可以了

对于有点复杂度的任务，先来个planning，有需要的时候，来回沟通几次，效果也会好很多

或者就是直接一点点喂任务

在做planning的时候，AI本身其实也经常会帮你分好多个阶段，一步步去实现，这个也有不错的效果

StoneLight

yrqin 发表于 2025-12-13 10:03
确实是的，需要了解它们的能力所及

小任务直接扔给它们就可以了

总体来说效率的提升还是非常高的，每次PR差不多看一看，Build一下，有的时候它经常忘写Lib，也经常会理解错误，其实和人差不多，它象一个没有任何其他知识的，只会coding的程序员

gzrain

楼主还在不辞劳苦地找各种证明AI 写代码不行的例子， 别人已经利用AI 整合到自己工作中，有些已经用AI 写好几个app。

楼主的路一开始就已经走偏了，因为你可以永远去找AI 不完美了例子，只不过这种行为对你没有任何实质性的帮助， 因为别人的路是如何更好地用好AI

seth_chen

gzrain 发表于 2025-12-13 14:05
楼主还在不辞劳苦地找各种证明AI 写代码不行的例子， 别人已经利用AI 整合到自己工作中，有些已经用AI 写好 ...

不用识图叫醒一个装睡的人，让lz继续开心他自己写的代码就好

kawara

这家伙写的代码如何， 有没有改进的余地


use crate::ApplicationError;
use error_stack::{Report, ensure};

pub fn get_vec_string(text: &str) -> Result<Vec<String>, Report<ApplicationError>> {
        let text = text.trim();
        ensure!(!text.is_empty(), ApplicationError:arameterWrong);

        Ok(text.lines()
                .map(|item| item.trim().to_string())
                .filter(|item| !item.is_empty())
                .collect::<Vec<String>>())
}


先说结论：功能没问题，但有明显可改进点，主要是不必要的分配和接口语义不够清晰。

事实（从代码本身能确定的）
        1.        map(|item| item.trim().to_string()) 在 filter 之前执行：
这会导致即使某一行 trim 后是空字符串，也先分配一个 String，然后再被 filter 扔掉——浪费分配/拷贝。
        2.        collect::<Vec<String>>() 末尾这个 turbofish 是多余的（因为返回类型已固定）。
        3.        text.lines() 会按行拆分，trim() 会去掉每行两端空白，空行被过滤掉。

这只是推断（可能不准确）
        •        你大概率是想把“多行文本”解析成“去空白 + 去空行的字符串列表”，并且当输入整体为空/全空白时报错。

改进建议（按收益排序）

1) 先过滤再分配（最实在的改进）

把 trim + is_empty 放在 &str 阶段做完，再 to_string()：

use crate::ApplicationError;
use error_stack::{Report, ensure};

pub fn get_vec_string(text: &str) -> Result<Vec<String>, Report<ApplicationError>> {
    let text = text.trim();
    ensure!(!text.is_empty(), ApplicationError:arameterWrong);

    Ok(text
        .lines()
        .map(str::trim)
        .filter(|s| !s.is_empty())
        .map(ToString::to_string)
        .collect())
}

这能避免对“会被丢弃的空行”做分配。

2) 语义更明确：如果结果为空也算错？

现在只检查 text.trim() 是否为空。
但如果输入是 " \n \n "，会直接报错；如果输入是 "a\n   \n"，会返回 ["a"]。这是否符合预期？
如果你想要的是“解析后列表不能为空”，可以在 collect 后再 ensure! 一次：

pub fn get_vec_string(text: &str) -> Result<Vec<String>, Report<ApplicationError>> {
    let items: Vec<String> = text
        .lines()
        .map(str::trim)
        .filter(|s| !s.is_empty())
        .map(ToString::to_string)
        .collect();

    ensure!(!items.is_empty(), ApplicationError:arameterWrong);
    Ok(items)
}

3) 命名/可读性

get_vec_string 这个名字信息量太低。更贴近行为的名字比如：
        •        parse_nonempty_lines
        •        split_trimmed_lines
        •        lines_to_vec

4) 单测（避免扯皮）

加 4 个用例基本就锁死需求：
        •        "" / "   " → Err
        •        "a" → ["a"]
        •        " a \n b " → ["a","b"]
        •        "a\n\n  \n b" → ["a","b"]

如果你把这段贴到 review 里，对方很难再用“风格问题”找茬。

yrqin

DDD888 发表于 2025-12-10 11:45
我没用过AGENT啦，假设我有20000行JAVASCRIPT 代码，是全部让CHATGPT读一遍，然后告诉CHATGPT要修改啥吗 ...

现在的AI管理几万行代码绝对是库轻轻松松的事情。

如果你觉得不行，要么是你的方式方法不对，要么是你的AI coding工具选的不对

目前市面上最好的Claude Code Opus 4.5， Codex max （5.1/5.2），Gemini 3.0 Pro （目前澳洲地区暂时还无法使用），肯定是没问题的。

我实际工作当中的代码库，没有精确统计过，但怎么说也得有几十万行了吧，过去四个月我95%的代码完成是依靠AI coding工具，全面涵盖修bugs，大规模重构，完成新的功能模块，少说也贡献了好几万行代码了。

我上个星期，利用了1天左右的时间，利用codex完成了一个项目的雏形，前后端都能正常工作那种，直接生成了1.4万行代码，这个还只是起步。后续几天陆续添加了几千行代码进来。目前超2万行代码是没问题的。

gzrain

yrqin 发表于 2025-12-13 19:43
现在的AI管理几万行代码绝对是库轻轻松松的事情。

如果你觉得不行，要么是你的方式方法不对，要么是你的 ...

那么大的代码库，你怎么塞进context window 的？ 不可能都读进去吧？

yrqin

gzrain 发表于 2025-12-13 19:59
那么大的代码库，你怎么塞进context window 的？ 不可能都读进去吧？

AI coding工具聪明的很，这点都是小意思。

AI coding工具基本是顺藤摸瓜去读代码，而不是无脑读代码。仅保留最相关最有用的代码信息，然后进行推理和编程。

当然，AI coding的prompts也非常重要了，需要尽量清晰地告诉AI你要做些什么，或者问题具体是什么，比如可能是那几个文件的哪段代码有问题，或者某个网页有问题（直接扔进去本地调试的web URL就可以了）。这样既高效也省tokens。

当然你要是直接丢一个模糊的问题给AI coding工具，也有挺大几率能最后解决问题的，也许要多几轮的对话，而且消耗的tokens也会多很多。

yrqin

gzrain 发表于 2025-12-13 19:59
那么大的代码库，你怎么塞进context window 的？ 不可能都读进去吧？

我用的是AI coding工具，不是网页版的聊天AI哈，比如ChatGPT。。。那玩意完全不适合实际项目的开发需求的。。。

必须是专门的AI coding工具，比如Codex CLI，Claude Code CLI，Gemini CLI，或者Cursor，Warp之类的AI Coding IDEs （据说微软的GitHub Copilot工具有比较大的缺陷，和Cursor， Warp对比那还是差挺多的；我本人没有用过GitHub Copilot，但体验过Cursor，Warp，感觉还是挺给力的）

ironcool

yrqin 发表于 2025-12-13 20:16
我用的是AI coding工具，不是网页版的聊天AI哈，比如ChatGPT。。。那玩意完全不适合实际项目的开发需求的 ...

我正在评估 claude 和 codex，在两者中衡量，准备选一个开始搞，你的使用经验很有参考价值。

假如，让你在 claude 和 codex 中二选一，你会选择哪个呢？ 原因是什么呢？ 谢谢

yrqin

ironcool 发表于 2025-12-14 23:09
我正在评估 claude 和 codex，在两者中衡量，准备选一个开始搞，你的使用经验很有参考价值。

假如，让 ...

claude code vs codex

费用：
100 美金 vs 20 美金

表现：
95分 vs 92分


如果自己出钱购买的话，我选codex

如果可以报销，我选claude code

aqianer

lz别扣这些没用的了。现在一般的应用，资源都是过剩的，不要考虑是否简洁，是否浪费，先跑起来能用就行了。不然老板b你，客户也不爽。很多年前，我做单片机，那个程序空间只有2k，代码多了100多字节装不下，换高一档的cpu多2块钱，领导不同意，1kk的量就几百万，最后干了半年多，终于塞下了才量产。现在编程序还是有这毛病，总想着怎样更快，怎样省内存，但是我就不断提醒自己，别管了，cpu够快，内存够用，不够就升级，编译器优化比我做的好，按时交货最重要

yrqin

aqianer 发表于 2025-12-14 23:38
lz别扣这些没用的了。现在一般的应用，资源都是过剩的，不要考虑是否简洁，是否浪费，先跑起来能用就行了。 ...

是否简洁就是好的，是个仁者见仁的问题，确实完全无足轻重

我的体验下来，claude code就会简洁些，codex就会稍微繁琐些，感觉应该是codex更偏向于稳重、缜密，而claude code就偏向于简单、明了。
或者说codex把绝大部分的edge cases都考虑进来了（有的也许是多余的），好处是不容易出错；而claude code更善于精简代码，不足的地方就是有些时候是容易引入bugs的

所以，应该没有严格的对和错，只不过风格不一样。

而且AI coding可以保证代码的质量，大大减少人工的错误（包括低级错误，逻辑漏洞等等）；可以为我们添加清晰明了的文档；快速解读现有代码的（复杂）逻辑；可以提供多种实现方案的选择和详细对比，供程序员参考。我个人认为不会有多少程序员能比得上AI coding工具的全能性，更不用说其极高的编程效率。

因此，AI coding工具的强大，不是看代码是否简洁这一点而已的，而是需要整体评估一个综合的巨无霸，一个可以极大提升生产力的划时代工具。

gamesover

gzrain 发表于 2025-12-13 12:05
楼主还在不辞劳苦地找各种证明AI 写代码不行的例子， 别人已经利用AI 整合到自己工作中，有些已经用AI 写好 ...

我和你的想法基本是一致的

随着工作中越来越多的用到ai，我越来越觉得自己是多余的
ai的大方向就是干掉程序员，显然，ai的进展很不错

一开始写代码，我和ai都熟悉旧代码，随着ai越写越多，我已经开始不熟悉ai写的海量代码了

我可以想象汽车刚出现时，各种毛病，马车夫可以各种指责汽车的各种问题
但趋势和方向就在那里，很快汽车就会干掉马车
直到今天，世界上依然没有完美的汽车，但是马车夫在哪里？

世界上需要出现完美的ai工具吗？完全不需要
程序员也会出bug，世界上就不存在没有bug的app包括google和aws在哪

很多人预计今后5年内，可能ai依然是程序员的工具
2030后，ai极有可能能自主写代码，只需要一个程序员构建大方向和验收
2040年后，应该这种验收工程师都不需要了

这个速度只可能变快，而不是变慢

大方向已经在这里了，造化就看各位的了

mr.houseband

要是AI 能做到 功能付现 测试评分达标 覆盖非功能性
这就已经实现生产力飞跃
至于代码 本该留给AI之间阅读理解
要生成简洁代码 可尝试在提示词里下功夫
如果真的想自己打磨 就会成为未来稀缺的艺术品或者被智能化的模板啦

DDD888

mr.houseband 发表于 2025-12-15 07:12
要是AI 能做到 功能付现 测试评分达标 覆盖非功能性
这就已经实现生产力飞跃
至于代码 本该留给AI之间阅读 ...

真如你所说，直接生成二进制代码得了，反正都是AI读，还生成啥high level language code啊？多此一举，少个环节，可以提高效率啦，哈哈

zhongbingo

Sergey Brin

https://www.youtube.com/watch?v=0nlNX94FcUE&t=2174s

#給學生的建議：不要放棄電腦科學
面對 AI 寫程式的能力越來越強，許多學生擔心電腦科學（CS）是否仍值得攻讀。Brin 對此持肯定態度，他認為不應該因為 AI 能寫程式就放棄這門學科。
「我不會因為 AI 現在擅長寫程式，就轉去念比較文學，」Brin 幽默地說道，「老實說，AI 在比較文學方面的表現可能比寫程式更好。」
他解釋，雖然 AI 能寫出程式碼，但有時會犯下嚴重的錯誤，需要具備專業知識的人去修正。此外，學習電腦科學能幫助理解 AI 的運作原理，這對於在科技公司工作仍然至關重要。「更好的程式碼能造就更好的 AI，因此這仍然是一項極具市場價值的技能。」

yrqin

DDD888 发表于 2025-12-15 09:39
真如你所说，直接生成二进制代码得了，反正都是AI读，还生成啥high level language code啊？多此一举，少 ...

其实他说的没问题啊，现在的AI就适合干这个阅读理解的事情

和二进制代码完全没有关系，AI公司也不会训练针对二进制代码的LLM

况且有可能训练出来一个LLM，可以理解或者生成可以用于企业级应用的二进制代码吗？

目前可能性为0，技术不成熟，也完全没必要

所以完全没有多此一举，目前的LLMs的coding模式就很适合干这个阅读理解的事情

gamesover

zhongbingo 发表于 2025-12-15 07:50
Sergey Brin

https://www.youtube.com/watch?v=0nlNX94FcUE&t=2174s

形势比人强

如果有一天社会上对软件工程师几乎没有任何需求，只有少数几个研究性公司和大学才需要招电脑科学的学生
所有公司都用ai写代码的时候

你看还有几个人学电脑科学

当然这一天真的到来的时候，也不仅仅是学cs的问题了，恐怕这个社会的运转模式会根本改变

交易人生

DDD888 发表于 2025-12-15 09:39
真如你所说，直接生成二进制代码得了，反正都是AI读，还生成啥high level language code啊？多此一举，少 ...

其实我理解你想说什么，观点也没毛病，但觉得利用了一个不合适的论据。如果用一个小函数pk AI产生的代码，程序员不占优势，无论你写的，还是ai写的，本质上差距不大。如果是系统结构性问题，有经验的开发人员要比ai靠谱的多，ai是个辅助工具，可以帮人写代码，可开发人员还是要给出指令和做相应的review，才能让项目安全地完成。

ai欠缺的是各个模块dependencies的判断，或者说是逻辑判断，去年有个react native的项目，有个dashboard显示用户的holdings，子界面是传asset，如何在成功交割后，最有效的反应在dashboard上，当时不同的ai models 给了不同方法，又是event trigger，又是啥其他的，没啥干活的。后来开发人员用cache，啥都不用做。

在比如用micro services ，为了保持数据的一致性，网络级别的transactional data，ai 也是弱项，这些东西，有经验的开发人员几下子就搞定，也用不着给ai prompt 。

现在的问题是：过去这么多年，训练了大批的开发人员，ai可以辅助开发，但由于ai的辅助，大批新进的开发人员自己实战的机会越来越少，未来这批人员如何给出更好promt，如何甄别生成代码的好坏，是另一个problem.