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对AI辅助编程的思考和摘录

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  • 长时间运行 Codex/Claude Code 的方法:
  • Study with AI
    • GenAI policy in Berkeley CS 189 2025 Fall & jyy OS 2025 Spring
    • 一些重复性高或模式化的代码,比如数据可视化,可以直接告诉大模型你想要什么样的图,让它帮你生成。但核心的模型实现、算法逻辑,最好还是自己亲手写一遍,这样能大大增进你的理解。【来源】
  • (2025.9.30) Claude Sonnet 4.5 能感知自身上下文窗口并因此产生“焦虑”(比如过早总结、走捷径),可以启用一个远大于实际需求的上下文窗口(例如,开启1M token容量但将使用上限设为200k)。这能让模型感觉“空间充裕”,从而避免其因担心超出限制而降低工作表现。【来源】
  • (2025.9.19) 使用 GPT-5-high 做较宏观的规划,用 GPT-5-Codex 进行具体技术实现。
  • 并行任务使用 git worktree。 相关命令行工具 xlaude 及其工作流分享

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MCP

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  • 2025.9
    • 在 2025 年 ICPC 世界总决赛中,OpenAI 的通用推理系统实现了前所未有的成绩——满分 12/12,击败了所有人类参赛队伍。【来源】
      • 其中11题一次通过,最后一道最难题使用 GPT-5 + 实验性推理模型解出。
      • DeepMind 的 Gemini 2.5 Deep Think 模型也表现出色,成功解出12题中的10题。
    • “Anthropic 70%、80% 甚至 90% 的代码都是由 Claude 编写的。人们认为这是假的,因为他们觉得这意味着要解雇 70%、80% 或 90% 的软件工程师,但真正发生的是,人类变成了 AI 系统的管理者。” 【来源】
本文由作者按照 CC BY 4.0 进行授权

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Thoughts and Excerpts on AI-Assisted Programming