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  • 怎么拆解一个开源 AI 项目?以 RAG/Agent 类框架为例
    回 回眸彼岸

    很棒的项目,已 star!期待后续更新。

    项目展示 case-study rag agent resource

  • 多数工程师在用 AI,但很少有人在“用 AI 做工程”
    P pixel2

    来源:Dev.to

    社区热议:

    1. “想两次,写一次”这句古训在 AI 时代更重要了:定义问题前不生成、接受答案前查权衡、合并前验行为。这三步正是 AI 放大现有工程闭环时唯一能守住质量的纪律 —— 共鸣的读者

    2. “提示词不是真正的技能,塑造工作才是”——这句话点醒了我。生成代码很容易,但有用结果只有在做完枯燥的工程工作后才出现:定义需求、限制范围、解释约束、决定怎么验证 —— 被点醒的读者

    3. AI 让产出更快,不让验证更强,这个观察非常准。代码生成变快了,但不清晰的需求变得更贵、薄弱的 review 变得更危险、缺失的测试变得更痛、烂架构更容易被复制却更难撤销 —— 认同作者判断的读者

    4. “AI 会取代工程师”是最没用的对话版本。更好的问题是“当代码生成变便宜,工程的哪些部分变得更重要?”我的答案和作者一样:实现前想清楚 —— 认同作者问题的读者

    5. Requirement → gaps → plan → small change → review → checks → notes 这个 AI 辅助循环看着不性感,但更接近真实工程。真实工程不只是产出代码,是产出可靠的变更 —— 认同循环定义的读者


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