AI 在代码方面存在以下局限：
AI圈子看起来很大，但实际影响却有限。由于模型能力的限制，以及很多人对AI的初体验不佳，自媒体宣传的奇效并未在自己身上得到验证，导致许多人对AI产生了误解和怀疑。在企业实践中，我们也发现AI普及的一个障碍是它的“门槛”——往往需要看到具体的成功案例，或者由外部力量引导，才能建立对AI的信任。在编程辅助方面，如果AI使用不频繁，通常会将其视作一种高级的自动化工具，用来生成代码或完成重复性任务。虽然这种方式提高了效率，但也有明显的局限性：AI仅处于辅助角色，我们称之为命令式。[heading3]具体表现：[content]在传统的命令式编程中，AI执行的是单一、线性的任务。例如，当我们需要一个排序算法时，直接命令AI生成代码，它会按命令操作，但这种简单的执行模式限制了AI的更广泛应用。以下图所示，传统AI编程流程的局限性十分明显。[heading3]问题点：[content]命令式的“指令-执行”模式忽略了AI在创意激发和解决问题中的潜力。AI被局限于简单的代码生成，而未能在设计优化、逻辑推理和需求分析等方面发挥作用。如何突破这些局限呢？答案是给予AI更多的信任，赋予它更多的“自由”和“权力”。
🫧宝玉日报「1月05日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💻关于AI编程工具Cursor的讨论不同用户态度：有人觉得好用离不开，有人担心依赖心理或认为不好用，还有人对AI代码生成存在信任问题。作者的应对策略：1.使用Git管理代码版本，清晰跟踪AI的变更。2.对AI代码进行Review，避免盲目接受。3.任务分解为单一模块，便于Review。4.借助AI生成测试代码，提升代码可靠性。总结：AI编程工具仍有局限，但通过有效的方法可以扬长避短，提升效率。不要因期望与现实的落差而完全放弃，而是找到适合应用的场景。🔗[https://x.com/dotey/status/1876153667994234921](https://x.com/dotey/status/1876153667994234921)2⃣️🤖v0与Claude的对比与结合使用建议Claude在纯UI场景的生成效果往往更好，而v0和Cursor会因系统提示词和上下文猜测添加大量无关内容，可能影响效果。v0的优势在于傻瓜式操作：选中区域后，自动整理提示词并附加相关代码，生成修改后的新代码，省去手动描述和操作的麻烦。建议结合使用：当Cursor、v0效果不佳时，可以将问题抽象独立出来，切换到Claude、ChatGPT或Gemini进行处理，效果更佳。🔗https://x.com/dotey/status/1875600983041945927
迄今为止，大模型应用的交互方式主要还是以文本和代码为主（虽然Markdown也能带来一些微弱的样式）。无论是ChatGPT这样的对话模型应用，还是GitHub Copilot这样的代码助手，他们的输出都局限在“写”这个层面。这种单一的输出方式带来了几个明显的局限：交互效率低下用户需要通过大量的文字来表达需求，AI也需要冗长的文字来解释结果。这种“盲人摸象”式的交互方式，往往需要多轮反复才能达成共识。表达能力受限在设计方案、数据可视化、行为交互等场景中，一个简单的图形或者图表往往胜过千言万语。正如我们常说的“talk is cheap，show me the picture”。认知负担的问题作为视觉动物，人类处理图形信息的效率远远高于文本信息。一份图文并茂的PPT，显然比一份纯文字报告更容易理解和记忆。应用场景的局限大语言模型的能力迭代到今天，其实能做的事情已经远超普通人的想象，但是为什麽Killer App迟迟未现？因为在原型设计、生活娱乐、数据分析等等领域，纯本文输出根本无法满足实际需求。这也是为什麽这些领域的工具往往都是高度可视化的。这些局限性也是推动AI交互方式革新的动力。下面让我们来看看可视化交互能带来哪些优势。