AI 能在垃圾代码里完成需求,但它正在疯狂燃烧 Token
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最近半年,我越来越频繁地使用 Cursor、Claude Code、Codex 这类 AI 工具开发 Java 项目。
有一个现象让我印象特别深。
以前大家讨论 AI 编程,关注的是:
- AI 会不会写代码
- AI 能不能写复杂系统
- AI 会不会取代程序员
但实际使用下来,我发现这些问题正在慢慢失去讨论价值。
因为现在的大模型已经足够强了。
真正的问题开始变成:
AI 当然能做出来,但它要付出多大的代价?
AI 辅助开发和 Prompt 工程
查看所有标签最近半年,我越来越频繁地使用 Cursor、Claude Code、Codex 这类 AI 工具开发 Java 项目。
有一个现象让我印象特别深。
以前大家讨论 AI 编程,关注的是:
但实际使用下来,我发现这些问题正在慢慢失去讨论价值。
因为现在的大模型已经足够强了。
真正的问题开始变成:
AI 当然能做出来,但它要付出多大的代价?
Claude Code 写 Spring Boot、MyBatis、JPA 已经越来越像一个高级开发。
但只要换成公司的内部框架、私有 SDK、自研中间件,它立刻开始一本正经地胡说八道。
最近我在维护自己的 ORM 框架 DLZ-DB 时,就遇到了这个问题。于是我尝试用 Claude Code Skill 给 AI 填了一份”教材”。
结果很有意思:
没有微调模型,没有训练数据,只靠一套 Markdown 文档,Claude 就能稳定写出它从未见过的 DLZ-DB 代码。
我维护了一个自研 ORM 框架 DLZ-DB,核心代码不到 7000 行,跑在公司十几个项目里。问题是:AI 不认识它。于是我做了一套 Claude Code Skill,让 AI 能像用 MyBatis-Plus 一样流畅地写 DLZ-DB 代码。本文分享整个思路和实践。