声明：纯讨论，无推广/无拉群/无推荐码。
- 想听大家一年后“长期有效”的 AI 用法，而非一次性炫技。
- 我先给出我的 Top 场景与踩坑，欢迎补充反例。
一、真实提升
- 代码自检与小重构：配合最小可运行示例+2 个边界测试，PR 循环更快。
- 测试用例补齐：给意图与约束，生成骨架，再手动收口。
- 文档模板化：会议纪要/变更记录按固定结构产出，减少反复确认。
- 轻量检索问答：只读知识库+必须引用来源，降低口头问路成本。
二、“看着很酷但低 ROI”的尝试
- 端到端自动写大功能：修正成本>产出。
- 多代理复杂编排：维护与排错开销过大。
- 无版本约束的 RAG：文档过期导致误导。
三、成本与边界（一句话经验）
- 用“合适的最小模型”，关键任务再切大模型；重要输出保留人工抽检与来源/时间戳。
想请教
- 你这一年里真正“可复用”的 AI 场景是哪个？
- 有哪些“长期收益不高”的踩坑案例？为什么？
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archxm 2 天前 via Android
不就是盯着资本，投资人的那点狗粮吗
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HappyFox 2 天前
你这一年里真正“可复用”的 AI 场景是哪个？
1. 软件工程 - 单元测试。agent+mcp 可以做到自动生成、自动运行、自动调试。 - 代码 CR 。组内有良好规范的可以考虑让 agent 先排查一遍。 - 手册编写。根据代码 log 可以直接梳理逻辑历史变迁，并生成各类型图表辅助理解。 - 逻辑盘查。排查 bug 的时候，把 log 和代码输入，CRUD 业务可以做到代码级定位。 2.艺术创作 - 图片。比如短视频里小说+配图，早就经过好几轮迭代。 - 视频。以前 deepfake 只能做到换脸，现阶段大模型做到了“换人” - 音频。自动配音，只要不露脸、就不用再单独训练口播能力 有哪些“长期收益不高”的踩坑案例？为什么？ - 体验类。很多大模型对于“美”的理解仅停留在文字上，一旦涉及到交互，比不上一个正常人生活中几十年里通过五感获得的反馈所积累的“直觉”，现阶段更建议雇人。 |
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Saigut 2 天前  6
能不能别用 AI 生成问题和回答，那文本就不适合人类读
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zhmouV2 1 天前
1. 执行代码检视
2. 单个函数级别的重构 |
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YanSeven 1 天前
AI 目前对我来说的最佳角色就是扮演好西游记封神演义里面诸天神佛手下的“六丁六甲黄巾力士”这些角色。
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ericguo 1 天前
不用复盘，现在我只使用 codex 就能完成工作，cursor 几乎都不用了。
复盘也没啥意义，还是想想要做啥功能，往哪个方向走，至少现在 2025 年 10 月以后，写代码这个技能几乎无用了。 |
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z1154505909 1 天前
帮我审查 swagger 注释的错误,因为是它生成的,然后有问题,我也直接抛给他
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uo 1 天前
感觉解惑了都有用
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Cheez PRO 楼主别用 AI 了，或者你至少花点时间在提示词身上，写的 AI 味道太浓了
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lemoncoconut 1 天前
用 perplexity 代替 google
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zjyl1994 1 天前
快速实现一个能用的东西，只要选好框架剩下的让他生成，自己缝缝补补就能搞定一个东西。算是纯后端技术栈搞 sideproject 的福音了
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zealotxxxx 1 天前
端到端其实理论上可以的。我现在这个就是，我一行代码都没改，纯 ai 自己。但是就中途自己当测试和产品，需要盯着，而且迭代的次数和 token 消耗比较多。（理论上我这个项目已经消耗了 小 1000 刀的 token 了，这还是按订阅算的，如果是纯 api 更多）
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Eddiegaao 1 天前
ai 润色文
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hashkitly OP @zealotxxxx 感觉个人工作者用 ai 可以提效很多，在工作中因为各种条条框框反而增效不那么明显
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lgc653 2 小时 0 分钟前
只说大幅提效的
1 、增删查改，这个虽然低端，但是项目中真少不了，给 AI 一个例子（前后端都要）作为上下文，他能高保真模仿，数据校验、权限控制比人做的详细多了，基本 5 分钟做一套。 2 、有很明确可靠想法的功能改进或者代码重构，因为步骤繁琐一直不想弄，只要把你的想法说清楚，用还过得去的大模型（我一般用 GLM-4.6 + gemini ）都可以弄的不错，当然有时候最后一公里搞不定，自己动手搞定这最后一公里就行了。 |
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