我完不成的大概率 AI 也做不出来

[tt83]

时常听人说现在 90%以上代码都是 AI 完成的，只用发号指令就行，我对这种说法很怀疑。

从我自己的使用体验来看，AI 能完成的基本都是一些常规任务，这些任务网上去搜也都有类似实现代码。

一旦涉及到复杂的，需要深入系统/框架源码来实现，而搜遍全网也没有解决方案的情况，AI 极大概率也是解决不了，常常的情况是越问越乱写。

当然有可能是我使用的方法不对，那么就以我最近遇到的一个问题来举例。

我想做一个富文本编辑器，试了很多开源编辑器，都多多少少有些问题，而且有些特殊功能这些开源的满足不了，所以我想自己实现一个这样可以完全掌控。

用 flutter 制作一个 rich text editor ，需要支持: bold, italic, strikethrough, list, header, background color, insert image.
注意：

• 可以基于自定义 TextField+TextEditingController 来实现
• 也可以基于 RenderObject 自绘来实现
• 但请不要使用第三方富文本编辑器库

上面是我的提示词，问了多轮，最后 只有 Claude 勉强做了一个能用的(大部分 AI 就做了一个 UI ，功能完全不行)，但是问题很多。像插入图片显示有问题，删除图片也有问题，只能选中文本 apply style ，光标移到 styled text 上，toolbar 的对应的按钮不能呈现选中状态......

如果那位大神可以用 AI 做出来，甘拜下风。

没人天真到一句话让 AI 做一个淘宝，我也没期望几句话让AI写一个编辑器，上来就嘲讽几句的讨论没有意义。

具体到这个问题，AI 在插入图片这一步就过不去，返回告诉它哪里出了问题，反复修改也改不对，这不是拆解的够不够细的问题。

这里当然可以给AI提供新思路，但能提供新思路需要你懂或者进一步研究学习。所以还是原来的观点：现阶段需要深入系统/框架源码来实现，而搜遍全网也没有解决方案的情况，AI 极大概率也是解决不了

不懂AI具体运行机制，从使用上来说感觉就是模式匹配，好的模型匹配成功率更高，虽然现在模型也有逻辑推理过程，但是真的推理吗，或者说和人类推理是一回事吗？

很多人说是拆解问题，我不这么认为。拆解是对于复杂问题有用，如果还觉得是拆解问题，这里再简化到一个很具体的问题，就实现编辑器的图文混排。
反正用 AI 你也不需要懂 Flutter, 代码可以跑在： https://dartpad.dev/ ，talk is cheap show me you chat

[yoyoluck]

AI 我觉得只能提供思路，有些写出来的代码只能停留在可用上面。有时候其实有更优解，要反复提示他才能给出想要的答案。

[SayHelloHi]

用 AI 开发 可以看看它的思路 有时候能让人眼前一亮（虽然代码无法正常运行）

目前只用它来做自动补全 或者非常非常简单的功能（比如：一个简单的落地页，一个 Delay 函数啥的）

复杂的让 AI 来做 感觉还是不行 虽然它能写一大堆代码 但是运行的时候 一片红 😂

[irrigate2554]

你这个需求应该这样实现，先找个和你需求最贴合的开源编辑器，如果是问题可以提 issue 让原作者解决，如果是特殊功能这些开源的满足不了，可以用 Cursor 打开开源编辑器源码，告诉他特殊功能需求让它实现。而不是一上来就让它从零开始整个富文本编辑器组件出来。

[nbndco]

虽然我已经离不开 ai 写代码了，但我基本没咋见过 ai 能写出啥能用的代码，每次 ai 最大的功能就是让我少打几行字或者少 Google 几次，该动的脑子基本是一点也没少过

[irrigate2554]

@irrigate2554 我想不用 AI ，我自己去做也是这样的路径是最合适的。

[zoharSoul]

ai 写不出来这种复杂的东西

[handsome198311]

工作中测试经常用到串口，每次串口设备都不一样，端口号经常变，有次做一批 PCB 带测试，每片板的串口 ID 都不一样，测试一片板就要重新配置串口，就想着用 AI 自己写一个。用 Visual Studio Express 2022 + copilot 搞了一个星期。反正就是在不停的修复错误，感觉最后写出来可能会成为屎山。

[mhycy]

写复杂东西之前先用 gemini 出开发文档。富文本编辑器是个很深的坑，你需要和 AI 开会深入探讨每一个细节。

[mhycy]

补充：AI 开发过程一定要让他自己写测试用例，不管怎么测。这样才能让这货自我保证输出正确。AI 没法像人类那样操作鼠标测试，所以需要测试用例保证。

[lqbk]

claude 4 应该能做出来。但是你得懂细节，你需要把握好细节让 ai 去改和调整。

[kaf]

我发现如果我全网搜了很多资料搞不定的东西，ai 一样搞不定，尤其 liunx 很多内核网络功能的，在分多种模式的场景，任何一个 ai 都会把多种模式配置混淆

[exiledkingcc]

AI 写代码就是两点好。
一是它知道该用哪些 api ，要怎么用。这是它相当于把自己搜索“完成 xxx 功能使用什么 api”，然后查文档，然后写 demo 验证的这些过程智能化、自动化了。这点很好用。
二是它很会写模板代码，只要你的程序结构比较好，命名规范清晰，它能帮你补全很多简单的逻辑。这点比较省时间。
至于要让它写一个完整的有工程质量的代码，除非网上有人已经写过了，它直接抄过来，否则是不大可能的。

[avenger]

同意 @irrigate2554 的说法
ai 适合先做 mvp 再慢慢迭代功能的场景，编辑器这个场景应该是一个比较成熟的大项目了，想一步到位是很难的。

[avenger]

我做了一个 ai 项目，mvp 三天上线，现在迭代了 500 多次 commit 才敢发布 1.0

[yibo2018]

奥特曼之前有个采访说的是
现阶段 AI 做的事情是“我知道的”
到 26 年之后，AI 可以做“我不知道的”

这是趋势，也是必然，甚至我现在就会有这种感觉，最近实现了一个 langchane 架构的 agent ，对于这个东西我是完全不知道的，Python 语法我也几乎不熟，但在一周内搞出一个落地运行的版本了。中间确实需要很多磨合才达成的这个目标，本来用的 claude ，但发现没有 geminipro 好用，尤其是在大型的项目中

[murmur]

这东西已经是前端天花板了，目前就 office 和 wps 做到了完美支持（全 word+excel+ppt 实现），其余的要么是小部分兼容，要么直接 h5 做富文本编辑器了

[fox0001]

说个笑话：同事测硬盘性能，DeepSeek 推荐 fio 。然后测过的服务器都出现数据丢失。然后整个办公室花了几天恢复服务器，而且该丢失的文件还是丢失了。😂😂😂

[charles0]

富文本编辑器本来就是个大坑，相当复杂，绝对不是几轮对话就够的

[charles0]

@fox0001 服务器上的数据没有备份？

[Building]

不要怀疑华尔街那帮人对价值的判断，如果现阶段 AI 真的能当一个人用，那绝对不可能仅售几十美金一个月

[wingkou]

这东西本来就很难，比想象中难多了。想起来一篇文章，很有意思： https://lord.io/text-editing-hates-you-too/

[gujuji]

我感觉你对 ai 有误解。。。他如果能这么强，你觉得 cursor 20 刀一个月可能吗？那人家肯定直接变成你提供需求了，他给你实现，而不是基于编辑器去弄的。

[gujuji]

任务和需求还是不太一样的。。

[gujuji]

这个需求的正确做法是：你需要将这个需求拆解成一步一步的步骤（他拆你拆都可以），然后每一步有一个监督模型（你和他都行），后面慢慢朝着目标前进。ai 的上下文是有上限的，你直接说给我做一个淘宝出来，那不是天方夜谭吗？你搁一个真人他也不行啊，你要告诉他你的目标，然后拆解步骤一步一步，最后实现目标。

[cwcc]

我依赖 AI 的地方一般有几个场景：

1. 无法避免的重复但不简单的代码补全。
2. 领域扩充时查询某个特定的方向。
3. 我自己费点劲能写出来但 AI 直接能用注释生成整个小函数的功能点。
4. 补充单元测试减少工作量。
5. 翻译多语言文档。

除此之外，让 AI 主导项目很难讲会有一个很好的效果。

[charlie21]

你需要十分努力才能看起来毫不费力

[way2create]

augmentcode cursor 这种我觉得还是很不错的，可以试试通义灵码，简单的时间日期判断都能写反让 review 还一本正经的说没问题。

[suxiaoxiann]

AI 在我看来更像是高级搜索引擎，自动整合搜到的内容。

[WindProtect]

就刚刚，花了 1 个小时，用 cursor 写了个音频生成字幕，然后再合成类似音乐播放器那种字幕滚动效果的视频。很完美。

[hanbaoji]

AI 只能干大架构想法和具体执行的事儿，达到什么目的、要怎么做、怎么去做、得用些什么都得自己想好。

[akira]

AI 更大的价值应该是在于

我不会做，但是很多人能做， 那 AI 大概率也能做。
我会做但不想做，很多人也会做， 那 AI 大概率也能做。

这就已经妥妥的银弹了啊。。。

[slert]

拆分任务小步走

[bowencool]

是这样的，复杂的任务你只能让 AI 一步一步修改，甚至你得给它提供思路。。。

[justsomac]

@fox0001 #17 fio 测硬盘性能有啥问题？ DS 给的命令不对造成数据丢失？

[kalthus]

建议先写需求文档，让 AI 生成 markdown 格式的总体设计+子任务设计，再一步步实现功能。
使用 AI 编写代码，最重要的是有产品思维，需求-->任务分解-->子任务实现-->总体实现-->单元测试。

个人意见仅供参考

[locoz]

@justsomac #33 大概率是没有了解参数功能，然后拿着 AI 的输出结果就用，结果直接对全盘测试了，直接把文件系统干报废。如果还测了 4K 性能，那肯定还会有随机写，全盘数据都给间断性覆盖破坏了，更加不太能恢复出来完整数据。

[wulili]

这需求过于复杂，而且这种代码显然 AI 都没见过，自然写不出来。

[sampeng]

你这不就是典型的一句话要一个淘宝，实现不了就是垃圾？

哪能这样的啊。一个完善多多编辑器是需要一个研发踏踏实实做一个月并且一直维护的。你指望 AI 一句话就给你做出来？

如果是我做；
首先，这是一个项目目标，写在全局提示词里。
其次，你可以自己分解任务也可以让 ai 帮你分解需要的技术点和 todolist
最后，根据一个一个技术点，一个一个需求去逐步实现

AI 不是做不到你做不到的，AI 是做不到你要花大把时间，一句话他就给你搞定了。这是效率工具，如果你会做你要花一个月，他就也要花 1-2 星期。如果你不会，你要花几个月学习，摸索，测试着做。用 AI 也要 1-2 个月逐步做出来…

[Gilfoyle26]

那是你没有写 python,AI 写 python 嘎嘎好使。估计是训练量最大

[07H56wMvTJUc4rcf]

实际用的时候需要你自己不断缩小问题范围去提问吧，甚至有时候要提问的同时指出 ai 的错误

[z1060450187]

这是典型的大跃进，我也在用 ai 写一个比较复杂的东西，我是这样用的
让 ai 告诉我完成这个项目需要哪些模块，每个模块是干啥的
首先应该实现哪个模块，这个模块应该有哪些小的功能，先来一个 demo ，能用了就到下一个模块
模块全部搭建完成，这个时候我已经对这个项目有了个初步认知，我就能发挥自己的能力去组织逻辑让 ai 把 demo 改掉，改成复杂的业务逻辑

[satoru]

90% 太夸张了，Google CEO 都只敢吹 30%

[sazima]

确实 claude 写业务逻辑给我整出来好几个 O(n3)时间复杂度 不阅读代码就让他糊弄过去了

[sampeng]

这些 AI 写后端最喜欢干的事就是悄悄咪咪的塞个 n+1 查询…比如一次请求各种循环套循环查数据库，最夸张一个我一运行上千次数据库查询…

[chinfeng]

目前 AI 做 fragment 是没问题的，你必须把问题切得足够小，然后让 AI 解决很小的问题。

然后你自己在解决工程集成的问题。

[lear7]

@exiledkingcc 太同意了，众所周知开发图表界面，无论是安卓原生还是 Flutter 啥的，基本开源的一大堆，但基本文档不全或者很难查到自己想要的功能，特别是有些著名的图表插件，作者没啥捐款，会靠付费文档和教程来增加收入。

但是 ChatGPT 就很方便，直接告诉你要设置什么参数，增加什么 Builder ，只要一两轮查询就能做出自己想要的结果了，如果自己查，估计小一天就没了。

[fox0001]

@charles0 #19 线下的服务器，一般做开发测试，没有完整备份。

@justsomac #34 DeepSeek 没有提醒或警告。给出的 fio 命令直接对硬盘进行裸盘测试，随机写入 20GB 数据。后果就是破坏了现有文件。具体你查查 fio 命令吧。

[ooolooo]

在编程领域，特别是更新很快的语言领域，AI 有个很大的问题是学习了很多旧版本的代码，导致基本无法使用在新的项目上。

[lasuar]

“一旦涉及到复杂的，需要深入系统/框架源码来实现，而搜遍全网也没有解决方案的情况”，这种 ai 肯定解决不了的呀，ai 就是基于现有的互联网资料库解决问题。

[yanqiyu]

之前想写个自己数据处理要用到的 cuda kernel
因为凹很久优化指标规划都不满意
决定让大模型写写看看
DS-R1：思考过程直接死循环
Gemini：byd 直接在 CUDA 里面写 for-loop ，问就是编译器能向量化
ChatGPT：过于简单，毫无优化

然后没办法，自己继续琢磨

[yuzo555]

但是你完得成的，AI 可以只用 1% 的时间完成

[jackenliu]

你们只让 AI 回答你的专业知识，也就是会的层面，它数据不够怎么回答超越你的答案？那不如你问医学的试试？

[mumbler]

一个需求的复杂度要与算力匹配，一次对话最多花个 1 美金算力，不能指望一个 prompt 就能写个百度出来

复杂需求，要让 AI 按创业项目来做，先细致的做调研，技术选型，需求分析，实现 demo 验证，mvp ，然后 0.1,0.2 一个个版本迭代到满足需求的版本

[Donahue]

@jackenliu 在自己专业领域已经不敢信任 AI, 非专业领域也只能用来参考了啊

[xuanbg]

OP 你这是把 AI 当许愿机了啊。哪能这么简单就给你写好代码。。。

真行的话你觉得还需要写代码吗？连产品设计都根本不需要啦！老板们真的就能三句话需求，AI 立马奉上老板需要的产品并上线运行。这可能么？人都做不到的事，AI 就更不行了。

[msg7086]

> 当然有可能是我使用的方法不对

有没有可能就是你使用的方法不对（

[hangouts99]

信心很强呀.

[worldgg]

我在使用 AI 构建前端组件，我对 react 并不熟悉，一些我需要的组件以我的能力很难实现，但是我知道 vue 或者 Angular 有已经实现好了的组件，这个时候就可以让 AI 帮你写一个 react 版本的。它并不能一次写好，但是多轮次沟通之后，可以达到可用的级别

[logic2]

😂这个跟 AI 完成不完成没啥关系啊，LLM 再怎么讲，还有什么思维链，这玩意你说穿了还是概率模型，上下文越多，细节就越容易出错，在小的上下文里面，LLM 生成代码是非常好用的，上下文一多，目标越复杂，模型里面压根就没根据你这个语料训练过，你希望 AI 能凭空给你弄出来一个完整且复杂的东西，这不闹么？

[zf9617]

GitHub Copilot 在 GitHub Issues 出现的乐子，你们不知道吗？详见文章《“我开始同情微软工程师了”，GitHub Copilot 新代理把自家人逼疯了》。

[shaojz2005]

把目前的 AI 想象为一个编程经验丰富的程序员。
因此问具体的问题，不要给开放性的需求，要尽可能详细地描述问题。

你举例里的做富文本编辑器就是太难了。对于经验丰富的程序员来说，也不是一时半会就能写出来的，因此 AI 也做不到。

如果以后 agent 模式发展完善了，也许 agent 可以自己做技术选型，自己拆解任务，自己逐个任务进行思考和开发，最后可以做出复杂的东西来。

但到了那个程度，程序员这一岗位是真的大结局了，不需要了，人人都可以提要求。

现在这个阶段正是程序员最舒服的时候，有一个经验丰富的程序员在旁边，但他不能全部做出来，主要的把控还是靠自己，但遇到任何困难的问题都可以找他来问，只要描述清楚基本都能解决，还几乎不需要花钱。

现在这个阶段，有一定开发基础的程序员可以拿 AI 高效做出很多东西来，但普通人面对这编程黑盒，即使 AI 给出了代码，自己也很难跑起来，因此还存在着一定的门槛，程序员还无法被取代。

[Cheez]

速胜就是速败。AI 是一个躺在床上的植物人，只能靠脑机接口进行交互，和人脑一样也有记忆的限制。你指望它在脑内幻想出几百万行代码，还要写到你的心坎里去吗？

[shaojz2005]

工具是死的，人是活的，工具能发挥多大的能力，全看人怎么用。
如果工具能代替人，它就不是工具了。
对工具持怀疑态度或者挑刺是不明智的，应该多想想这工具怎么用才好用。

[Rorysky]

@nbndco AI 辅助是让人用的，不是用来标榜自己任务水平高的，AI 后时代，所有人要习惯自己是个架构师，而不是大头兵任务员

[Rorysky]

AI 写不出来不是 AI 的问题，是你的问题。你要转换角色，以架构的视角去看待整个任务

[shmilypeter]

你一下子给个大任务肯定不行，要拆解任务，列清单，设置好边界条件，逐个检查完成。这对你本身就要求有产品+架构的能力。

另外我感觉一个富文本编辑器大概也是 AI 能力的极限了，面对更复杂的需求，别说 AI 了，可能你自己也不知道要做成什么样，中间有无数的坑，并且最开始的需求和最后的交付文档一般都不会低于 100 页。

last but not least ，用最贵的模型，不要省钱，这是帮你省时间。

[openmynet]

尝试要求 AI 使用 checklist 来规划任务会有奇效。就我目前使用的情况来看，要求 AI 通过 checklist 来规划任务要比没有 checklist 的情况成功率高的太多。

[mxT52CRuqR6o5]

我用 ai 就是拿来做我能做的，难度不高但很费时间的事

[HTravel]

UI 组件里面，最难的就是富文本编辑器了吧。这个全球都没多少人都从头写出来。指功能完善的，能支持各国语言、左右混排等。

你提的其实是典型的一句话需求，所有人最烦的不就是这种嘛。富文本编辑器如果都能一句话需求全新开发一个，那感觉 OS 、淘宝什么的，也可以了。这意味着通用人工智能已经实现了，而且智力远超清北生。

其实想想，此时 AI 所覆盖的所有角色，已经相当于一个顶级大软件公司了。

[FalconD]

@fox0001 fio 那测试量能把消费级硬盘干拉闸，真敢啊

[yeqizhang]

刚让豆包写个脚本，有 bug 把我当前目录下所有文件都删了……回收站都找不到，还好只是删当前目录

[kekeabab]

每次想偷懒用 AI 写点代码已经快给我气死了，一边骂它一边写，动不动在那瞎编，经常一开始思路没什么问题，但越往后越逆天，现在已经当搜索引擎用了。
之前让 AI 帮我封装个 iOS 记录地址访问次数的小功能，直接给我搞了个什么虚空 ptrace 出来，然后还弄了一堆 Linux 才有的参数，然后一本正经的告诉我怎么运行，真的难崩。最后自己花了俩小时几十行代码就搞定了。

[Miranquil]

@yuzo555 之前（一个月以内）偷懒想用 Cursor 帮我生成一个现有整数的 Rust 位运算表达式。
数不大，几十万，我会做转换，但我懒，交给他没毛病吧？
1%的时间完成？呵呵，第一步十进制转二进制结果就错了，后面步骤全对，但因为二进制输入的数值是错的，一步错步步错。
接着吹？还是说你觉得你用的 AI 比 Cursor 还牛逼？

[maladaxia]

@yeqizhang 没有 git 吗

[xsen]

@Miranquil #73 你这出发点本身就错了。人角色是需求、架构与测试验证，第一步叫 ai 要做的是单元测试——测试负责验证

[Miranquil]

@xsen 单元测试是吧？那我这个案例改成我写一个类似转换的函数让 AI 写单元测试会不会直接就错了，你觉得呢？

[xsen]

@Miranquil #76 你这个想法本身就是有些问题的。不管是对于人还是 AI ，精确性都不是优势； AI 相对人来说是相对更精确、速度更快，所以只要你通过单元测试确定输入与输出，那 AI 就可以再极短时间内测试、验证与完善

[micean]

楼主说 AI 做不出我想要的东西
评论区说 AI 不是这么用的
你说你的我说我的，很经典，哈哈

[Miranquil]

@xsen 看你楼下回复。