啊这，人工 review 所有代码 if else 吗？这个就算生成图了，看起来也没有比 review 代码轻松啊

AI 时代大部分时候不需要专注代码细节，但是一定要把设计搞清楚，细节可以通过测试来优化，比如你要性能，就可以找到瓶颈函数，针对性优化，而非把 AI 当许愿机

不明白为什么会不确定，是把 AI 当许愿机了吗？直接提需求，然后自己不理解里面的细节？我最近用 codex 重写一个项目，第一件事就是先让 AI 帮助我理解这个项目的复杂性，包括它十几个状态如何转移的，数据流是如何上行下行的，然后自己和 codex 一起先参考工程界类似的设计，我在 plan mode 滚了至少 20 遍，确保方案是正确的才执行，最后用集成测试兜底。
如果是 plan mode 出来的方案你看都不看就直接实现，我觉得掌控不了才是正常，毕竟做主的是 AI 不是你。

这题我会！苦加糖，涩加奶！想要不酸，选没发酵的咖啡！

惨惨，同 10 年经验，现在搬砖都没人要，外包都嫌我老

可能是坦克世界和魔兽世界，中老年休闲

@ttwxdly 神经抑制没用的话说明可能是递质问题了，可能得试试普瑞巴林，不过建议吃之前咨询下医生的专业意见

汽笛声就是烧水壶烧开了的那种声音

突然耳鸣以及楼主的描述来说所有生理性检查都没问题，基本上可以诊断是精神压力过大了，如果还是汽笛声，那就更确诊了，头顶不舒服是头皮紧张导致的，可以热敷，热水洗头缓解
精神压力这个东西，即使你主观不觉得大，但是身体激素分泌不会说谎，建议查下神经内科/精神科，做个抑郁检测，然后做个内分泌激素检查
不知道楼主得过带状疱疹没？如果有疱疹/水痘病史，得注意了

懒猫微服：自带内网穿透和沙箱 100% 隔离，超级安全，更适合 Clawdbot

以前责任心强就会这样，最后自己抑郁了要吃药，现在学会了在意家人，注意力放到家人身上就好很多

看起来贵司是没有调研过 vibe coding 的 workflow 导致认为 vibe coding 就是跟 AI 聊天导致的问题

上下文这个是通过 beads 数据库解决的，所有的 commit 和 LLM 的 plan 都会存里面，这样即使上下文 compact 了也会自动取数据库里的东西，能明白某个函数当初为什么这样设计，现在我们改动会如何影响那个设计

人为调试，这点看起来是因为用 prompt 根 LLM 说不通所以懒得搞了直接人工上，实际上你应该把你调试的过程，用 LLM Prompt 一步一步实现，请 LLM 帮你去调试，例如加日志，启动测试环境等等，最终把这个过程萃取成 skills

幻觉问题，很显然你们没有任何 rules ，LLM 可以随便撒谎，不做 fact check

垃圾代码，你需要一个插件去让 LLM 精简代码，参考 https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/blob/main/plugins/code-simplifier/agents/code-simplifier.md ，然后在 PR 阶段用 LLM review ，可以有效避免因为概率问题导致的 oneshot miss

codex 5.2 让你体验一下代码之神的感觉

@Chicagoake 是的，临近假期，很多小学/中学/大学老师都有刷网课的需求，据我观察目前他们都喜欢用 QQ

@timespy 感谢提醒，我都忘了这茬了

@uberarctic 这是巨佬！

@Chicagoake 这说到我今年寒假准备帮人刷网课赚钱了，到时候看看小红书有没有单子

@FynnRelx 难怪 CEO 去住豪华酒店了，可惜裁了的人怕是回不来了

@Leeeeex AI 不能凭空跑 skills ，例如你要排查一个项目的 bug ，并不是你拍脑袋请 AI 读所有代码然后就自动有 skills 了
LLM 本质上是向量空间搜索，如果把全世界的代码可能当做一个海，LLM 想要从海里捞出来你想要的那条鱼（代码），为了提高效率，需要你提供上下文（ RAG ），这一步相当于告诉 LLM 你要去哪一片海域更容易捞到我要的金枪鱼，其次提供 skills ，类似渔网/渔船，即你告诉 LLM 不要试图用手抓鱼也不要试图用原子弹炸鱼，我们最好就是渔船拖网去抓金枪鱼，然后你就祈祷 LLM 能在你指定的哪一片海域用你指定的工具，稍微发挥下能抓到你要的那条金枪鱼