有人把 AI 编程的成本和收益画成了一张图，自己在用 Cursor、Claude 之类工具写代码的话，花一分钟看看挺有帮助。
X 用户 oran_ge 发布了一张图，用可视化方式拆解 AI 编程的成本与收益结构。图片内容围绕 AI 编程工具的定价、使用量与产出效率的关系。对于正在评估用 AI 写代码是否划算的开发者，这张图提供了直观的对比视角。
一张图理解 AI 编程经济学 💬 10 🔄 7 ❤️ 94 👀 9405 📊 22 ⚡
一个前谷歌工程师把整个项目丢给 Claude Opus 5.5，三四天写出 3 万行代码，自己只负责提问题和确认方案，过程细节很值得看。
Replit 和日本 SMFL 合作搞了个方案，业务人员用自然语言就能生成应用，6 人 6 个月的活儿 1 人 1 周搞定，看看怎么做的。
Neil Kakkar 写了篇讲 AI 时代写代码节奏的文章，他们团队用 AI 快速上线、出错就秒修，Gergely Orosz 也下场讨论该不该为 AI 生产的 bug 惩罚工程师，观点很接地气。
X 把网页版从零重写，慢网络下加载快了近 9 倍，而且大部分代码是 AI 智能体写的，还公开了管理 AI 编码的工作流，做前端的人很值得看看他们怎么做的。
Cisco 让一个 27 岁的年轻人负责重写 98% 的旧代码，和现在公司流行招老手写 AI 代码的思路完全反着来。
