AI 对研发效率提升到底有多大?

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从 Agent 出来到现在,有人说 AI 让研发效率非常大,比如 OpenAI 和 Anthropic 的那波人,说效率有翻天覆地的变化。一个人几天就能把公司的一个很复杂的项目搞定。

但是我自己体验下来,发现用相对比较好的模型(chatgpt Sol),或者最新的 deepseek flash v4,也总是磕磕绊绊的。特别是当我要写的不是一个 demo,而是一个可以真实上线的、能稳定运行、不出错的程序,还是要花非常大的精力。

单就我最近做的一个项目来说,大概不到 10 个页面的修改(不是新增),我的需求定义还是花了将近一周,绘制了各种低保真和逻辑图。可以预见的是,也许代码两天可以让 AI 写完,但是功能开发自测试怕还是要 2-3 周,才能逐步到真正可商业化落地的效果。

然而,如果站在外部看,这么简单的几个页面,一点点需求,有 AI,不应该是 2 天就搞完么?

我想知道,大家是怎么认知这件事情的。

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原文链接:[点击查看](https://www.v2ex.com/t/1233270)

评论(5)

讲个真实的例子。周一产品提了个紧急需求,一沟通发现要牵扯3个部门5个系统。因为算紧急上线,各种法务、安全审批一路绿灯。接下来几天就是无尽的跨部门拉扯:跟产品对方案、跟各部门T1 leader开会导致半夜、第二天跟研发接着battle排期……等周三终于协调完开工,我回到工位打开IDE,其实就加了三行配置把需求做完了。很多时候,AI 提升的仅仅是敲代码的速度而已,正经公司日常工作中90%的时间其实都在开会走流程,所以整体提升非常有限。可能只有全栈或者独立开发者这种只管闷头写代码的,感受才会特别明显吧。

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回复 @AutumnVerse:这就是大厂的日常吗?我一直呆在小厂,跨部门扯皮沟通的情况确实没这么夸张。

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光说写代码这块,效率提升简直就像自行车换成了法拉利,但代码写完之后的事情就因人而异了。像那种不讲究复杂流程的小工作室,效率真的很夸张:今年2月份的时候二三十人同时接十个左右的项目;现在直接精简到3个人,配上5个淘宝买的 Claude 200刀账号(被封就重买),同时能搞20个项目。主要是改Bug、做二期维护之类的。现在外面的软件报价还停留在以前按人天算的认知,趁着这个窗口期还能赚一段时间的差价。

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写代码其实从来都不是最难的,真正的难点在于整体架构和业务逻辑,这些核心的东西其实都在开发者的脑子里。代码只不过是一种实现手段罢了,AI 只是让这个实现方式变得越来越快了。

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效率到底提升了多少不好说,以前是大家坐一屋子开会,现在是一屋子人每个人都在跟一堆 agent 开会。

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