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- @fancy125
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前端转AI，第一个要改的不是技术栈，是脑子
AI Agent 开发 = 10% 的 LLM + 90% 的工程化。
前端转AI，第一个要改的不是技术栈，是脑子
AI Agent 开发 = 10% 的 LLM + 90% 的工程化。
GitHub Copilot突然告诉我：月费从29美元涨到750美元，我当场裂开
AI编程工具确实能提升效率，但别忘了：效率是有代价的。（且操蛋的事代价还让打工人背了……）当这个代价从"月费19美元"变成"月费750美元"，你就得重新算算这笔账了。
Anthropic 让 Claude 自己写代码，结果它跑到一半直接摆烂：我觉得差不多了，完工！
本质上是把 GAN 的对抗结构引入了 coding agent。关键是 Evaluator 需要被单独调教成苛刻——让一个 LLM 批评另一个 LLM 的输出，比让同一个 LLM 自我批评要容易得多。
前端转AI，第一个要改的不是技术栈，是脑子
AI Agent 开发 = 10% 的 LLM + 90% 的工程化。
前端转AI，第一个要改的不是技术栈，是脑子
AI Agent 开发 = 10% 的 LLM + 90% 的工程化。
前端转AI，第一个要改的不是技术栈，是脑子
AI Agent 开发 = 10% 的 LLM + 90% 的工程化。
Anthropic 让 Claude 自己写代码，结果它跑到一半直接摆烂：我觉得差不多了，完工！
本质上是把 GAN 的对抗结构引入了 coding agent。关键是 Evaluator 需要被单独调教成苛刻——让一个 LLM 批评另一个 LLM 的输出，比让同一个 LLM 自我批评要容易得多。
GitHub Copilot突然告诉我：月费从29美元涨到750美元，我当场裂开
AI编程工具确实能提升效率，但别忘了：效率是有代价的。（且操蛋的事代价还让打工人背了……）当这个代价从"月费19美元"变成"月费750美元"，你就得重新算算这笔账了。
Codex成主力写手，该醒醒了，软件工程的重心早就变了…
OpenAI 这篇文章最有价值的地方，在于它把“AI 写代码”从演示层面推进到了工程系统层面。它讨论的不是一个模型能不能补全函数，而是一个团队如何围绕智能体重写开发环境、知识组织方式和质量控制机制。
