一句话解释就是【线上的逻辑比创意点子复杂】。

产品人员觉得 AI 好用，是因为他们就像点子王，不用考虑前因后果，随时能从头开启项目。我算是最早用代码补全的那批人了，不过我只敢让 AI 写脚本和一些局部的简单函数。如今的 AI 确实挺聪明的，可企业级项目太过复杂了，大家都在艰难地做着“屎上雕花”的事儿，毕竟你没法预设之前写代码的人是个严谨靠谱的。
 
打个比方，AI 就好比一位建筑大师，让它在房上雕梁画栋，它能轻松搞定；让它从头到尾建个筒子楼，也没多大问题；哪怕让它弄出个鹳雀楼来，用 cursor 改改也能做出来。所以对于产品人员而言，AI 简直就是无所不能的魔法师。
 
但程序员面对的情况可大不一样，企业级项目，就像是被炸得满目疮痍的叙利亚，有些地方摇摇欲坠，有些地方暗藏地雷，还有些看似是垃圾站的地方，其实里面住着人。各种破烂房子密密麻麻、一眼看不到头，梁思成看了直叹气

哈哈哈哥们太有才了，看到这段比喻太有趣啦：企业级项目，就像是被炸得满目疮痍的叙利亚，有些地方摇摇欲坠，有些地方暗藏地雷，还有些看似是垃圾站的地方，其实里面住着人。各种破烂房子密密麻麻、一眼看不到头，梁思成看了直叹气

太有同感了，最近帮朋友维护一个近十年的老项目，面对不知道经历了多少个程序员维护过的屎山代码，我和cursor都很难改得动。但如果是往里面加个新页面，用cursor还是相对容易的，你甚至可以把设计稿丢给它，它都能读得懂

个人观察，不一定对：当下，使用AI遇到的问题，不是AI的能力问题，而是人的沟通问题。LLM能力再强，使用的人不愿意聊天也没法，或者不会描述需求也没办法。

可以耐心聊天，好好说清楚需求的人毕竟还是少数；能用好AI的人，还要有主见和适当引导的能力，就更少了

说的很好，很多时候，没有先整理好思路、最高拆解、普通的对话带来的效果必然不足。

是的大部分程序员根本描述不清楚，所以我和一个前端感觉用的很舒服，但好几个后端同事们都觉得不好用

我在我司也有同样的观察，ai在程序员群体的渗透首先比较低（因为成本），然后认知还停留在copilot的能力上。再就是大多数程序员对agent的理解还是搜索引擎的用法，简单问两句，感觉不行就形成结论。

复杂的业务需求怎么跟ai描述呢，而且ai给出的代码还得我自己看一遍捉虫，有小问题就得一直跟ai对线，有大问题你觉得如果你是一个熟悉项目并且熟练写代码的程序员会选择继续跟ai进行繁琐的无法精确描述的提示词工程还是直接自己写方便呢？更何况有些内部组件的文档还得喂给ai，相当于教ai用一遍，一个需求完全交给ai反而降低了程序员的工作效率。我从gpt出来使用到现在了，从3.5到现在的deepseek都用过，ai对程序员来说作为一个搜索引擎才是提高效率的最好方式

要分场景，如何要0到1实现一个产品或者功能，直接cursor 确实效率非常高，如果在迭代的需求而且非常复杂的，cursor 并不能提高多少效率，毕竟业务代码有时候程序员自己理解起来都有点难，但是curd依然可以让cursor 完成，不过这些copilot们也能做，按tab也很快；另外我觉得前端非常适合cursor 来做，一些难搞的样式或者特效，cursor composer 直接多文件修改，对于我一个后端来说简直是神助

真的痛苦😣
传统行业连财务报销申请付款都爱用手写单，企业微信、钉钉、飞书都很难推，其他协同更是难。

还有些企业甚至在微信里提交审批，连个正儿八经的OA都不是，就是在群里做个告知，然后领导回复个“同意”，就算批了，跟闹着玩似的。

晕厥。一想到明天要手写填好几张单开电商api 就疲

OpenAI开放api那阵子市场上出了一款ai-pm产品，可以生成prd、解释原型、产品流程，捏着鼻子用了几次还是弃了，因为自己写的效率比反复修改模型低质内容要快，我想大部分开发还在github copilot时的尝鲜失望而归的心态：「我更快、我更符合直觉」。当然，现在的模型能力不可同日而语。准备本周发一篇即刻聊聊AI Coding的终局

期待，能发我么到时，我过段时间也要研究一下

和60人公司的老板喝茶
发现牛马们对AI的使用太少

这个老板是我线下课的学员
学完后回去肝了两天
然后兴奋的跟公司8个程序员说

我问他后续咋样
他说只有3个人真的下载了Windsurf/Cursor
也只用来做了简单的代码检查工作
问他们反馈
都回答是：只能做简单的应用
现在AI生成的代码质量还不行

ChatGPT上线两年多
时至今日，依旧是渗透率不高
作为北上广牛马
这个现象是非常离奇也很合理的

不知道大家怎么看？

来自圈子

AI探索站