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日期: 2026-05-22 | 来源: 华尔街日报 | 有0人参与评论 | 专栏: 深夜八卦 | 字体: 小 中 大
利用人工智能代理进行产品概念编码的初创公司可以快速创建新程序。但泽克纳补充说，一旦他们的系统达到一定规模和复杂度，他们就会发现自己与大型企业面临着同样的困境，即人工智能代理的用途有限。
人因工程及其克劳德代码工具是这些矛盾的一个案例研究。
泽克纳赞扬该公司“自研”自家软件的做法——也就是用自己的软件构建内部系统。但他并不喜欢这款工具。
“Claude Code是我这辈子用过的最烂的软件之一，”他说道，并列举了屏幕画面闪烁、功能臃肿以及内存占用过高等问题。Zechner将这些问题归咎于开发者使用人工智能技术进行开发。
Anthropic公司旗下Claude Code的产品负责人Catherine Wu表示，视觉闪烁是软件团队快速开发、优先推出新功能所导致的副作用。过去一年，Claude Code的用户平均使用时长从每天20分钟增加到每周20小时。她补充说，闪烁问题已基本解决。
吴女士表示，人工智能工具使初级工程师能够对他们开发的功能承担更多责任，从概念设计到最终交付给客户。她补充说，虽然 Anthropic 公司不断更新其向人工智能发出的指令，以帮助其避免过去的错误，但“最终责任仍然在于人”。
Anthropic 拥有全球顶尖的人工智能工程师，因此，采用人工智能驱动型方案对他们来说或许可行，但这种方案未必适用于该公司的所有客户。撰写时事通讯《理解人工智能》（Understanding AI ）的计算机科学家 Timothy B. Lee 指出，许多公司在处理内部软件系统时，依赖于程序员多年积累的隐性知识——而这些知识并不会用于人工智能代理的训练数据中。
“这些模型很容易出错，必须有人注意到这一点，”李说。
账单到期时
泽克纳认为，清算即将到来。他认为，大型公司很快就会意识到，过度依赖人工智能生成的代码正在推高成本，并导致软件质量下降。他认为，许多依赖直觉式编程的小型创业公司将会倒闭。他还认为，像GitHub这样的云端软件工具库将继续充斥着人工智能生成的垃圾代码。
就在泽克纳和罗纳赫从奥地利的家中办公室拨入我们的视频采访之前，泽克纳不得不禁止一位（人类）程序员向他在GitHub上的一个代码库提交代码。这位程序员毫不知情，他的AI代理程序却不断地提交虚假的错误报告。
泽克纳摇了摇头，说道：“我的意思是，我们到底在做什么？”- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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