2、产品与设计

在AI时代，目前最火的领域就是ai agent 。热门中的热门就是ai 开发。虽然，ai是通用的，对所有领域都是一视同仁。但目前最火的任然是AI开发。这是有原因的，首先，AI目前距离实用化落地还有些距离。目前处于产品生命的第二阶段的前期。这个阶段，不是一般人可以领会和能用的。 AI开发，目前比较热门的是Trae和Copilot。但实测，问题都很大。copliot会好点，毕竟是付费的。trae大概值2000月薪，copilot 大概值8000月薪。

正确的打开方式，开发的正确使用方法是测试驱动开发。

1、传统模式

graph LR
    A[产品设计] --> B[项目架构]
    B --> C[UI设计]
    C --> D[程序开发]
    D --> E[测试]
    E -->|发现问题| D
    E -->|通过| F[部署上线]

    style A fill:#FFD700,stroke:#333
    style B fill:#87CEEB,stroke:#333
    style C fill:#98FB98,stroke:#333
    style D fill:#FFA07A,stroke:#333
    style E fill:#DDA0DD,stroke:#333
    style F fill:#778899,stroke:#333

2、测试驱动开发模式

graph LR
    A[产品设计] --> B[项目架构]
    B --> C[UI设计]
    C --> D[编写测试用例]
    D --> E[编码实现]
    E --> F[单元测试]
    F -->|测试失败| E
    F -->|测试通过| G[重构优化]
    G --> H[集成测试]
    H -->|发现问题| D
    H -->|通过| I[部署上线]

    style A fill:#FFD700,stroke:#333
    style B fill:#87CEEB,stroke:#333
    style C fill:#98FB98,stroke:#333
    style D fill:#FFA07A,stroke:#333
    style E fill:#DDA0DD,stroke:#333
    style F fill:#778899,stroke:#333
    style G fill:#FF6347,stroke:#333
    style H fill:#40E0D0,stroke:#333
    style I fill:#9370DB,stroke:#333

3、流程有点长，只对比关键处 传统开发

graph LR
    D[程序开发] --> E[测试]
    E -->|发现问题| D
    E -->|通过| F[部署上线]

    style D fill:#FFA07A,stroke:#333
    style E fill:#DDA0DD,stroke:#333
    style F fill:#778899,stroke:#333

**测试驱动开发**

graph LR
    D[编写测试用例] --> E[编码实现]
    E --> F[单元测试]
    F -->|测试失败| E
    F -->|测试通过| G[重构优化]
    G --> H[集成测试]
    H -->|发现问题| D
    H -->|通过| I[部署上线]

    style D fill:#FFA07A,stroke:#333
    style E fill:#DDA0DD,stroke:#333
    style F fill:#778899,stroke:#333
    style G fill:#FF6347,stroke:#333
    style H fill:#40E0D0,stroke:#333
    style I fill:#9370DB,stroke:#333

并不是说，测试驱动开发更复杂。而是在这个图中分解得更细致，从流程上看的确更多。但实际上工作量并不更大。更重要的是它更适合AI自动化开发和规范化集成。首先定义项目规范。然后定义模块需求。最后实现开发和测试。这种模式开发的程序也更加健壮。

最大的问题 1、上下文有限，无法连续生成大文件，实测只能一次处理100多行，而一般项目，几百行上千行的文件占了绝大部分。多次处理一个文件，会造成无数不改出现的错误，造成效率极为低下。 2、需要大量的沟通和引导。这应该是大语言的通病，而在AI开发领域更为突出。因为，往往开发需求是明确的，如果不加以约束，开发出来的东西往往无法扩展。当然玩玩除外，玩玩嘛，需求本来就不明确，自然也就没有这些问题。要想解决这个问题，也不是不行。那就是明确的需求，加以约束。不过，这样一来，恐怕是你的需求比某些代码都长，理代码逻辑和需求以及编写合适的prompt比自己写效率都低。所以，网上有人说，目前的AI相当于一个月薪2000的员工，是有道理的。

激发民众热情产生商业价值的，确是通用化。