古法编程->用Agent

总产出并没有提高多少

从两个项目并行,到五个项目并行。日常工作是洗数据、训练和部署模型

以前,40%的时间写代码,60%的时间调参、跑实验、做测试。通常两个项目并行:一个写,一个跑。

现在,写代码变成了提需求、跟Agent反复沟通。可以同时推进五个项目。

听起来,效率应该提高很多。代码出得快,不代表结果出得快。

以前两三版就能达到效果,现在Agent可能要改十几次。

就像打地鼠:刚解决一个问题,它又在你看不见的角落,做了一个奇怪的设计。

而洗数据、训模型,本来就经常卡在算力上。低质量代码再占掉资源,跑出来的结果,很多根本没用。

项目开得更多,有效产出却没多多少。碎片时间,全部变成了工作时间。

以前,需要每天留出一整段连续的时间来开发。现在,随时拿出手机,就能让Agent干活。

等人、排队、休息时,都可以提个需求,追个进度,改个问题。

刷手机、跟人闲聊,这些打发碎片时间的习惯,倒是彻底戒掉了。

以前是自己画画,现在是生成完,再挑一张。以前写代码,创造的过程本身就是一种享受。

现在像写个Prompt生成画,然后从里面挑一张能用的。每天都在给Agent反复迭代、找问题、擦屁股。

五个月下来,实际产出没提高多少,工作却占满了更多时间,也没那么享受了。

ref.li mu

相关推荐
泯泷3 分钟前
让 Agent 分清“马上办、等一等、顺手办”
人工智能·llm·agent
鲜于言悠90534 分钟前
Claude Fable 5.2 登场,专治复杂推理与长任务
人工智能
联犀1 小时前
如何工程化降低语音交互AI设备的延迟(小智ai,芙崽这样的ai设备)
人工智能
杉岩数据2 小时前
杉岩数据董事长陈坚:从数据存储到行业智能——杉岩的AI时代战略布局
人工智能
冬奇Lab2 小时前
Loop 工程到底是高深的新技术,还是炒冷饭?用训练一个识别狗的模型讲明白
人工智能
冬奇Lab2 小时前
一天一个开源项目(第260篇):Plannotator —— 给 AI 编码 Agent 配一块「可批注的审阅台」,计划和代码改动都能在浏览器里逐条批示
人工智能·开源·claude
泯泷2 小时前
语音,正在成为 AI Agent 最自然的接口
人工智能·llm·agent
杨凯凡3 小时前
IT日报|2026-11-13:GitHub 大规模凭据攻击、Signal 形式化验证、Claude 新模型与 AI 安全诉讼
人工智能·安全·github
一个天蝎座 白勺 程序猿3 小时前
别让收藏夹替你学习:我搭AI知识体系的完整方法,脚本直接拿去用
人工智能·学习·ai·ai学习
伞伞悦读3 小时前
【第83期】特征选择中的验证泄漏排查的实验与排查
人工智能·深度学习·机器学习