本文记录了一位非技术背景用户尝试利用 DeepSeek、Qwen 及字节跳动 Trae 等主流 AI 工具开发养鱼提醒 APP 的全过程。结果显示,面对具体的逻辑判断需求(如基于温度的喂食频率),现有模型生成的代码质量低劣、逻辑混乱,完全无法达到可用的标准。这一实战案例不仅揭示了当前“AI 编程”在处理复杂业务逻辑时的局限性,也引发了对行业内过度营销的反思:AI 编程虽是大势所趋,但在 Agent 自动化落地层面,距离“人人都是开发者”的宣传尚有不小鸿沟。
原文链接:V2EX 分享发现
本文记录了一位非技术背景用户尝试利用 DeepSeek、Qwen 及字节跳动 Trae 等主流 AI 工具开发养鱼提醒 APP 的全过程。结果显示,面对具体的逻辑判断需求(如基于温度的喂食频率),现有模型生成的代码质量低劣、逻辑混乱,完全无法达到可用的标准。这一实战案例不仅揭示了当前“AI 编程”在处理复杂业务逻辑时的局限性,也引发了对行业内过度营销的反思:AI 编程虽是大势所趋,但在 Agent 自动化落地层面,距离“人人都是开发者”的宣传尚有不小鸿沟。
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