
复杂研发任务中,难点往往不在“写代码”,而在于把问题定义清楚、把约束讲清楚、把取舍做清楚。AI 可以加速产出与验证,但目标、边界、迁移路径、稳定性与最终验收上,仍需要人来对结果负责。不过,他认为,这不完全是模型能力的问题。在真实的生产场景里,上下文与知识的可治理性是关键。业务逻辑、代码与流程往往高度差异化,信息不对称会让 AI 很难做到像真人一样“懂”,企业也会通过代码助手、知识库与规范接口等方式
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发布时间:11:42:05
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