@ROYIANS #8 > “。。。为什么这么设计，历史决策，人是可以记住的，AI 记不住，他不知道几个月前，这段代码为什么要这样改动。。。” 所以说上下文工程很重要。你说人能记住，而 AI 记不住，这个为啥呢？ 我没做过 context engineering ，那就假设吧，一个人一年完成了 30 个功能，不少了吧，把这些功能的核心决策放到 AI 的上下文里面，不可以吗？完全可以啊。这个不需要全部细节存起来，只需要一个索引，或者关键词就 ok ，就像人会记得“emm ，大概有这么个事儿，我当时是考虑到 xx 才这么设计的”。具体的细节可以通过 RAG 向量数据库来查。人不也是这样吗？做某个功能时，不需要把以前所有踩过的坑都过一遍，只需要找与当下做的事相关的上下文。我看不出这样分级的 AI 上下文，相比人类，会有什么做不到的。

@labubu #13 @billzhuang #14 请问是指断点调试那种吗？

gemini/antigravity 也可以干这事

其实复杂的逻辑,业务还是需要人来实现,并且需要高级程序员的 如果你不信, 你让任何 ai 写一个 windows,linux 试试 毕竟他们也是 "程序"

@tanxnative ai 写不出 windows,linux 也写不出数据库浏览器，甚至写不出一个单文件的能直接运行的代码程序。所以连初级程序员目前都无法代替，只是说能提升程序员的工作效率(可能间接导致一些初级程序员失业)

总算不只是前端已死了 哈哈哈

上帝已死->尼采已死->已死已死

编程怎么又死了

倒不是说已死,但起码已经大大改变了我的工作流程. 从以前的手工编程 =>到去年的人工主导,llm 辅助 =>到年初的我做任务编排,AI 执行 =>到现在我只提最终目标和验收,中间全流程 ai agent 自主编排/实施/调试/反馈,cursor 几乎全流程闭环了,起码前端是可以全流程闭环 未来会发展成什么样,真的难以想象

@server 非常赞同，现在才是编程的开始啊，日复一日的 curd 真的有啥意义么