我在狗家放弃AI一个月后效率提升至少2倍

RT，狗家员工，最近一个月时间里我和我们组一部分人放弃了使用AI tools, 任何代码就靠纯手打，结果我的输出是跟用AI时的两倍往上。

为什么放弃了AI？ 这是由很多因素造成的。首先是AI agent在一些不是很简单的coding速度上远不及手打速度，一个M size的C++ CL，我手写多数在1小时左右，而且自己写的对于每行代码都了如指掌，代码质量也高，AI需要1天往上，AI虽然能够在半小时内draft完一个无任何质量而言和一堆garbage if else 的可以function的代码，但却耗费了大量的review和re-prompt 时间：第一轮30分钟写完后review完给一些prompt 打回修改，第二轮30分钟又把第一轮本来写的好的一部分写差了，review完再改，如此反复，一天甚至有时候一周就这么过去了，不仅让我精疲力尽，也极大降低了我的效率和我本该有的输出能力。

其次就是AI在一些稍微复杂的问题上面，除了华丽的response辞藻外基本是一点用处都没有，AI是可以基于你的问题给你一套甚至多套解决方案，但是如果你自己不懂，很大概率这些方案都是错误以及你被骗了，比如有个问题，我自己是知道问题根源，我通过和AI交流后给我的一堆方案全错，最后在我的提示下才懂得回一句oh, 原来如此。

AI本质上就是一个guess game, 绝大多数时间都不能够高效的猜对，所以我也在这里提倡所有人都应该放弃AI，或者技术性放弃AI，因为不仅浪费了我们想prompt，写prompt，读response的时间，也潜移默化的降低了我们的效率, 欺骗了我们的大脑。

只能证明现在狗家内部AI工具真的差，真的是token烧不起了，怪不得要给🦑限制token使用量呢😅

别闹了，知道你想说点地里网友爱听的++赞👍🏻，做题家们现在提心吊胆，担心之前的努力付之东流，就喜欢看AI不行的帖子，别闹了，真给你fable 5，秒你十个白玩，任何一个方面，every single aspect，每一个方面都能秒杀你😅不仅代码质量比你高，分析代码质量pros & cons也比你快，找vulnerability也比你强，就算有bug也比你debug快😅

都6062年了，技术是真的，还要强行去碰AI最强的写代码能力，真的是要强行去找鸡蛋碰石头把石头磕一个凹槽的点，就算鸡蛋上粘了一点💩磕到石头上，石头也沾到了，不代表石头就没有鸡蛋硬，强行理由，还提高了两倍效率。。。好尴尬。。。不过，我也是唯心主义，你自己相信就好。。。

AI虽然能够在半小时内draft完一个无任何质量而言和一堆garbage if else 的可以function的代码，但却耗费了大量的review和re-prompt 时间：第一轮30分钟写完后review完给一些prompt 打回修改，第二轮30分钟又把第一轮本来写的好的一部分写差了，review完再改，如此反复，一天甚至有时候一周就这么过去了，不仅让我精疲力尽，也极大降低了我的效率和我本该有的输出能力。

从这一段里看出，楼主应该是花了不少时间在和AI关于代码规范和质量上进行迭代。这个在google这种以代码质量闻名的公司应该不是少数。

coding agent出现后，对于代码质量和速度之间的取舍，我觉得是应该要重新审视的。维护高质量的代码并不是最终的目的，它也只是技术演进下发展出来的最佳实践而已。尽早转变思路，不再执着于review ai生成的code，而是用新的方式对生成的code的结果进行约束，也许才是未来。

一家之言，也希望听一听大家的想法。

ex-狗 here
我觉得现在还在狗觉得 AI coding 不如手搓的人, 很多根本没意识到 coding 的范式已经变了.
lz这种就是非常典型的狗家 over-engineering 思维: do the right thing, follow best practices, 什么都要 abstraction 优雅, 架构正确, 长期可维护 - 不这样做你的TL, 隔壁组的烙印会各种challenge, 然后给你推销自己组下个quarter要ship的project会解决你的痛点, 然后把你的scope抢走. I've been there and done that.
AI 时代代码就是fungible commodities. 以前system-level refactor 要几个 quarter, 现在可能2,3 周直接推倒重来. 架构错了就扔, 代码烂了就重写. 真正重要的不是一次把代码写到95分, 而是一天试 5 个方案, 快速迭代快速验证.
狗家这种精益求精、钻技术牛角尖的文化, 过去是巨大优势, AI 时代很可能反而是巨大包袱.
我敢说google在拥有巨大算力优势, 人才优势, 资金优势的形势下, gemini掉队(现在连中国开源模型都打不过), 就是ai时代开发范式改变后google现有的组织架构和文化水土不服的体现.
狗外面的世界是: 一个懂AI coding的工程师每个月能用掉几百亿token, 我自己估计几个月后每月的token用量会破千亿, 只看架构不看实现. 把AI review, CICD做好系统非常稳定, 比之前手写还要稳定.

Gemini 2 flash?

匿名用户 发表于 2026-08-08 19:59:52
Gemini 2 flash?

Gemini next

你自己一个小时 ai一天 但你是纯纯的单线程

现在也没人提倡token maxing了 我觉得大家对待ai tools的态度应该淡定一点 适合自己就用 不适合就不用 反正最后都是产出说话的 效率达标就行 也没必要站队

推個，但我知道一定會有人跳出來講說如果用Claude 就不會有這個問題云云

你这么快是因为你花了足够多的时间对codebase了如指掌
对于ai来说重启session=失忆、但是long tail又容易幻觉

换个组/org/公司，新的codebase肯定不会这么快的

匿名用户 发表于 2026-8-8 20:14
推個，但我知道一定會有人跳出來講說如果用Claude 就不會有這個問題云云

gemini+agy这一套在coding上就是差了Claude+opus快半年的状态。本来Google的dev infra一直是业内领先。现在AI coding上由于硬逼着绝大多数人用Gemini反而变得连普通的startup的dev experience都不如。

gemini美国豆包就是这个水平，不代表claude和codex不好用

你要说你为了不被裁不愿意分享context给AI，所以效果不好，我还能理解一点。不然的话要不就是gemini不行，要不你不行。

本人组里有很多“young kids”过分崇拜AI，张嘴闭嘴就是Jetski这牛b那牛b，然后自己搞个tool在那儿消耗token，然后爬leader board。
回头问他们点本组产品的具体的技术细节，哪怕是他们刚做过的task，什么都回答不出，或者瞎扯淡。

但从技术演进的长远视角来看，不得不承认AI辅助编程是不可逆转的大趋势，完全逆潮流而行、甚至彻底排斥 AI 也是不可取的。
如何在“古法编程”与AI编程之间寻找平衡点，将是接下来一段时间各家软件公司要探讨的一个重要话题。