Claude Code/Codex/Gemini 3 Pro可以连续工作30小时，现在也能在大型项目上工作。问题在于，AI交付的软件是否可靠？这个可靠性最终还是要靠实际生产的检验，与之前人类编写的软件一样，没有什么形式化的方法能够验证可靠性问题（之前有TLA+之类的方法也没发挥什么作用），这不是能找到什么方法解决这个问题，是很可能找不到方法。

所以当前的AI coding工具还是强调human-in-the-loop；这种效率的提升就是有天花板的，(实际上编码只占软件开发工作流中的少部分)，什么时候develop-loop-without-human交付的大型复杂软件(os/data process platform/distributed system/middleware/industrial software...)在生产上持续被验证，ai coding的信心持续提升，效率才会发生根本性提升。

AI Coding显然是软件开发模式(我们团队现在80%以上代码都是AI生成)的一次重大革新，至于会不会成为那个“银弹”，当下还难以判断。


【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 前面说了，如果你真的打算让ai来提高写代码的效率，那么你就不太可能把用人review代码作为工作中的一环。因为一旦你这么作了，那人就会成为瓶颈，用ai的效率就高不到哪儿去。你肯定要想办法解决去掉人才会更利用ai的好处。
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