我看到有人說，也不知道是不是段子，他說他現在寫代碼的流程是
先把需求和點子給Gemini ，要他先生一個方案，因為Gemini 的tokens很長，上下文理解很
強
接下來再幫方案交給Claude ，不是直接讓它寫Code，而是先讓它重新審視一下方案
確定沒有問題，也轉換成Claude 容易理解的形式之後，再讓它開始寫代碼
最後讓跑出來的一大串代碼，再重新丟回去Gemini ，借助它那大tokens，要它解釋這些代
碼都在幹嘛
遇到有問題的地方，就記下來再交給o3，把問題拆成Todoist任務，逐一細修

說實話我有空搞這麼多飛機還不如自己打code

不都C&P而已，有很多飛機嗎？

簡單常見的專案這樣是做的起來啦，但當你面對比較創新少見而且版本複雜(特別是那些版本變動劇烈的引擎)的專案時，你光修BUG的時間都夠一個資深工程師重新打一遍code

不是不行但意義不明 自己先拆好功能一個一個問比較快而且也不用換模型 市面上這幾個都蠻強的讓ai直接產一個複雜功能出來絕對一堆問題

不是自己寫的，出問題時根本不會有感覺可能壞在哪。還是拿來優化和review比較方便

推7樓，架構擬好功能細分出來，再交由AI實作，才比較有效率

審方案怎麼不自己審….要你幹嘛有錯你怎麼分得清楚是生成方案那邊有問題還是代碼那邊

全部丟AI根本找死 做做小工具可以 有規模的案子不能這樣搞

這種通常會聰明反被聰明誤，因為出錯時你還不知道最可能

你全丟問題一定很多，但功能明確的給AI做然後架構你來做，效率會比較高

這種十有八九沒版控沒註解，看哪個衰鬼接這顆炸彈，爆了就死

ai寫的註解都會很多但是不一定有用

不是段子，現在碼農幾乎就是AI溝通師，然後裝忙。