如今的模型已经足够聪明了, 但为什么 AI 写出来的东西, 总是差点意思?

我使用 standalone 的方式打包并部署在 fly.io 上的 Next.js 应用, 每次遇到问题让 AI 排查时, 它都没有从一开始就排除 Vercel 平台的可能性, 甚至会沿着 Vercel 的方向去排查. 第一次我纠正了, 第二次我又纠正了, 第三次我开始烦了. 到第四次的时候, 它已经基于 "Vercel 部署" 这个错误前提, 跑偏了整个排查方向, 我才意识到它一开始的方向就错了.

第一次接触到 AI 在编程中的应用, 是早期的 GitHub Copilot. 那时的 Copilot 功能很简单, 只是一个编码补全工具, 有点类似如今 Cursor 的 Tab 功能, 但远没有那么智能和强大, 不会自动预测和跳转, 只能简单地补全当前光标所在位置的代码片段, 而且代码质量也十分糟糕, 基本上只能用来偷懒, 减轻一些样板代码的工作量. 如今看来十分原始和粗糙, 但与当时基于 LSP 的补全相比, 已经算是相当强大了, 让人眼前一亮. 只不过当时完全无法想象, 三年后的今天, 传统的编码方式已经可以被称为"古法编程"了.