AI coding 真的提高效率了吗？

提高了产品原型的效率，没有提高产品发布/交互效率。
提高了代码迭代/验证效率，没有提高技术路线、最终选型的效率。
提高了测试效率，没有提高产品质量保证的效率。

总体而言就是编码效率提高了，编码效率衍生流程的效率也提高了，但是最终到产品、项目级别没有编码效率提高的那么多，但是已经是肉眼可靠的效率提升了。
需求-设计-代码-测试-交付，代码效率提升最明显，连带着设计和交付也有明显提升，需求那边跟多扯蛋的、无效的需求也就来了，交付那边，敢交，但是心里没底。
从个人经验来看，目前 vb 还差基础设施，从 spec 基础模型的项目管理到设计、实现、测试的自动化全流程都是有缺失的，这三部分只要有需要人介入的，效率一下子就会被拉很低。
最后，基础设施和理念要随着 vb 变化：搭基础设施，能设计、实现、测试自动循环起来；理念要改变，能自动化的，就要把自动化做出来，只有决策才需要人参与，其他都按照核心设计原则、项目约束进行。这样最后只需要在设计阶段验证几个核心技术做下决策，其他都可以自动化了。

标题：对的
正文：是的

至少把你从 coding 的心智负担中解放出来，现在你有更多时间去思考架构/产品等更高层的东西

我现在一般都是在等 agent 跑的时间思考其他事情，以前手搓的时候，心智基本是被代码细节占据了

另外，如果你尝试过去掉测试等质量保证流程的话，你会发现效率提升极大 😆 （而且确实不是每个项目都对质量有要求）

提高的是编码效率。但是除了写代码和单元测试之外的事情，AI 只是辅助，人类才是做判断的人。
不知道有没有用 spec 工具（类似 superpower ），可以用一下,学个思路。

提高了试错速度，但是效率不好说

领导说现在 AI 好用，啥想法都说做个 demo 来看看，天天时间都花 demo 上了正事没人管了🤣

要有自动化测试啊

@vk42 这不是好事，正经项目回过头也没啥价值，demo 还能头脑风暴下

没有

有的，不过我是一边和 AI 讨论一边让它写局部的代码，因为是我没有涉足过的，遇到不会的就让它解释一下，对于项目我觉得可以掌控还是比较重要的，有问题可以定位，另外自己可以从项目中学到一些东西。

还没有到哪有，不过快了

不是在 debug 就是在 debug 的路上

50%提效吧

感谢各位老铁的回复。使用了 5.6 Sol 后一直感觉生成代码不如以前精准了，即使我给 AI 写伪代码让 AI 按照我的伪代码生成，即使加了单测代码覆盖率 90%以上，即使用了 spec 规范化... 代码还是词不达意漏洞百出。AI 常常给一个通用的方案，而实际情况可能只需要简单的几行代码即可解决。现在库里面塞满了针对每个功能的表，所有的开发都在一块堆功能堆屎，而且也只能用 AI 来维护了，这堆屎山根本看不明白

@Shiu 你要明白，为你工作的 AI 是个方方面面都是 60 分的家伙（好些某些方面可以达到 80 分），做到 80 分就是它的极限

@lovelyidiot 老铁，我了解。只不过感到无力，开发变成了抽卡

@Shiu 有时候是会很生气，花 token 也要狠狠骂，然后/clear 。但是气一消，还是要补不足，我现在的想法就是，它做不到的事情，都是因为我没做好，它是我能力的延申和扩展，最后还是还是自己的问题。

AI 写的代码是黑盒，每次生成代码很快，但是 review 理解 AI 代码需要花很长的时间..

效率提高是绝对有的。但是代码生成速度太快，基本很难 review ，小厂可能还好，功能实现就行。

等你忍不住入场的时候

个人感觉做做小需求改 bug 是最轻松的 基本 ai 能搞定 90%+
做新项目和大需求还是得自己把控 还是很累 review ai 代码不是什么有趣的体验

你在说什么，编码只是整个 AI Coding Workflow 的其中一环而已，你只是站在整个研发部门的码代码的一个人的视角看问题而已。如果你要更进一步，就需要将整个流程 cover 住。而且即便是传统开发，如果你们的产品能力过关，通过 PRD 以及原型文档，你生成的代码实施方案，最终产出的代码在逻辑层面和业务层面也只需要小修小补

(应用 AI 辅助编码) 大多数时候，可以将人类从技术细节中解放出来。

我觉得是 OP 的问题