精选理由
分享AI开发实用经验：如何通过数据集和反馈优化AI代码质量，比纯手写更高效。
作者提出软件质量可通过多种手段实现，不限于手写代码或手搓提示词。通过整理测试数据集、设置基准线、反复测试并提供反馈，AI生成的代码可能优于人工编写。类似地，定义好架构、做好自动化测试覆盖，AI完成后人进行功能验证、测试性能和安全性，也能保障软件质量。
原文 · 宝玉
手写代码、手搓提示词、认真看 AI 写的代码，这都是手段，目的是软件质量，而达到目的还有更多其他手段 像这种写提示词的场景，并不一定要手搓提示词，如果整理好测试数据集，设置好基准线，反复测试并给 A...
手写代码、手搓提示词、认真看 AI 写的代码，这都是手段，目的是软件质量，而达到目的还有更多其他手段 像这种写提示词的场景，并不一定要手搓提示词，如果整理好测试数据集，设置好基准线，反复测试并给 AI 有价值的反馈，用 AI 写应该会比人写的更好 写代码也是类似，定义好架构，做好自动化测试覆盖，AI 完成后人去做功能验证，测试性能和安全性，质量也可以有比较好的保障。 Ethan @ethanjtch 深有同感，可是套到自己身上就有很多个「但是」了。 最近在做AI 视频，到了文生图这一阶段，如果让 AI 一路走到底，那收到的就是添加的账单和一堆烂图。可要是手搓提示词，一行行的看，能把我脑子给炸了…… 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 2 ❤️ 5 👀 2702 📊 1 ⚡