1
James369 OP 有人成功用 AI 写过 百万行代码的大项目吗?
|
2
sddyzm PRO 目前感觉主要还是需求复杂度,不过最终决定上限的肯定是代码行数
|
3
cpstar 10h 6m ago
一个人能完成百万行级代码么?项目复杂度上去了,并不是一个人就搞定的,需要流水线完成各项分支作业,要不为什么有软件工程这个概念呢。
人工智能一样啊,复杂大工程拆分成小功能,每个功能用 VibeCoding 实现。所以关键还是有各种岗位的 AI ,什么需求分析 AI 、系统架构 AI 、代码 AI 、测试 AI 。。。。 最后什么都不是上限——相比人有上限:团队能力,人力成本,时间周期等 |
4
rev1si0n 9h 40m ago
复杂度啥的,主要受限就是上下文也就是代码行数,等上下文能完整塞进你的全部代码或者说有另一种不是上下文的完整记忆系统出现,什么复杂度的不能完成。
|
5
James369 OP 结合上面的观点,针对大型项目,主要是如何合理拆分模块,而不是将全部代码直接塞给 AI 处理。
如何正确引导 AI ,让 AI 每次会话能够智能的处理只和此次会话相关的内容,确保上下文不爆。 |
6
sampeng 8h 51m ago via iPhone
你用不用 ai 不做合理工程化人脑更没戏啊
|
7
onedge 8h 17m ago
个人的话做了几个,基本 10w+行级别,估计迭代迭代也就最多几十万行不得了了,百万行以上的确实需要更多不断精力 的投入,不是 AI 一会功夫就能搞定的
|
8
iorilu 8h 8m ago
这个无所谓
真到那么大了, 必然可以拆成可完成的小项目或模块的 对 AI 来说, 每次能完成的任务在能力范围内就行, 几万行我认为足够 |
9
teaguexiao 7h 38m ago
真正的上限是上下文窗口,大项目拆模块晢成自广是必要的,这个其实和人类写代码一样。清晰边界的模块手工 review 一下再给 AI ,效果能上去很多。
|
10
wnpllrzodiac 7h 6m ago via Android
@James369 直接泥巴厂的全部给复刻了不就知道了
|
11
AEDaydreamer 6h 57m ago
我觉得在这个方面,确实要考虑多把 LLM 当成人来看待。
作为一个大型项目,不可能有人能对项目功能了解的很细致。所以才需要由多个人负责不同的模块,同时暴露出良好的接口,让模块之间能够相互调用并进行扩展设计。 让 LLM 在设计系统的时候才能够通过只获得接口的 context 来保证良好的构建. |
13
liuxue 4h 20m ago
我觉得上限应该是自己的钱包……
|
14
damowang666 3h 48m ago
AI 能提速,但不能无中生有,上限在于工程
一个项目的工程做的好的话,用 AI 能事半功倍 AI+人永远比纯 AI 更有用 可能是我火星了,但目前为止没看过 prod 项目是纯 AI 写,去年一直在吹( RPI - Read Plan Implement),今年基本上都回归阅读代码。 当然,很多个人项目是纯 vibe ,不能评价好不好,能用就行,不能用也没人找你,开源项目最多被嘴两句 |
15
Jaufey 3h 33m ago
甚至不是需求复杂度,而是需求特异度
|
16
netabare 3h 15m ago via iPhone 代码复杂度本来就不能用行数来衡量。
|
17
Jonchil 2h 54m ago
AI 的上限是使用 AI 的人,有些指令和代码的思路,算法还是需要人为提示的,如果使用者没有把握大工程的能力,AI 也完成不了大工程
|
18
p1094358629 12 mins ago
本质上还是上下文,你把人脑想象成一个无穷上下文就好了
|