GeruzoniAnsasu

@gefangshuai

不知道你跟这些模型打交道的频率有多少，我这又有一个新鲜例子了。opus4.6 无法理解「确保旧代码不再被调用链路引用，并把它们注释为 deprecated 」这句话。 我反复了 6 次，它要么会在已经不用的结构里加上 depreacted = true 这个字段，要么会把整个旧结构删掉。



所以你猜我为什么用 codex openai 的模型服从性好但思考深度低，a\就是会有固化的擅自主张的行为逻辑，如果你刚好落在了边界，那甭想它能自己改好了。

@gefangshuai 你猜我为什么用 codex

@gefangshuai 你说得对，但你再想想，你口中的「牛逼的员工」现实中有这个人不？有几个？

新鲜出炉的例子：





意思是想说，它写成这样，你也不需要看懂代码？

在说什么蠢话

- 你是 AI 的 leader
- AI 正试图防御性编程写出你看不懂的代码

你的选择是？
1. 「噢噢，能跑就行，A 工，以后靠你了」
2. 「这种垃圾也想过我的 review ？我看你是不想干了」

我先不解释，直接按照文档要求进行收口

我看 30 年谭浩强还是保守了，要坚持谭浩强教材基本方针 100 年不动摇

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能不能麻烦 OP 解释一下你主题的逻辑：「因为 AI 会带来焦虑，所以我们要驾驭 AI ，所以要学习基础的排序算法」？ 这每个命题的逻辑链路都不成立。

如果你真的想「消除 AI 带来的焦虑」，你会首先去弄懂它究竟是什么，它「怎么打败我的」、「它战胜人类的策略是什么」 你把它当成真正的需要尊敬的对手来对待。

AI 的驾驭者必须具有的显著特质，我称之为「超级学习者」 人类本身必须具有无止境的好奇心和探索能力，通过 AI 去抓取自己所需的一切学识，主动拼装自己的知识地图，这样才能永远走在 AI 的能力前面。

在过去，我如果只是个程序员，我最多只能学到如何编写飞机的飞控程序，但作为超级学习者，现在我完全有机会同时去涉猎结构力学、流体方程、数值模拟、金属工艺、CNC 编程、电路设计、飞行器动力设计 …… 然后真的去造一架飞机出来。 而且这种知识摄取比以往的任何一个时代都更平等、更一视同仁；任何一个普通人都能 literally 地随意、尽情地从整个人类的所有知识库里取用它想要的知识。LLM 会改变一切「学习」的形态和逻辑，人类很快会告别「教」的时代而进入到「育」的时代。


不过其实 OP 本来也没想讨论这些，我本来要写到自己的日志里的，懒得开坑而已

1. 你不需要真的 **那么保真**
2. 可以采用两步翻译： 先让一个本地 agent 访问你的浏览器，让它重新实现这个纯前端，在这个过程中校验重新实现的前端是否包含了完整交互；然后再让原型工具内置的 agent 根据这个新前端还原为原型文件

想让 openclaw 能干事是需要大量的调教的。你要花大量的时间让它迭代你想实现的目标，这也是一种「养」。