精选理由
这个案例戳中了AI编程的深层痛点——代码直觉比参数更重要，做复杂逻辑开发的团队看完会重新评估模型选择。
一位开发者分享体感：模型编程能力的强弱，极度体现在代码直觉上，而这部分最难训练，需要海量开发经验堆砌。他以一个路网生成bug为例，GPT-5.5-pro-xhigh反复修不好，因为模型固有直觉认为每条边只需一个tile，而实际需要两个。即使多模态截图打脸也无用，最终开发者自己下场，让模型给tile编号并追问，才暴露问题。修复过程很简单：告诉模型每个tile对应单位长度，计算填充即可。不同模型在类似bug上表现差异巨大：有的上来就不犯错，有的迭代几次修好，有的怎么都修不好。
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一位开发者分享体感：模型编程能力的强弱，极度体现在代码直觉上，而这部分最难训练，需要海量开发经验堆砌。他以一个路网生成bug为例，GPT-5.5-pro-xhigh反复修不好，因为模型固有直觉认为每条边只需一个tile，而实际需要两个。即使多模态截图打脸也无用，最终开发者自己下场，让模型给tile编号并追问，才暴露问题。修复过程很简单：告诉模型每个tile对应单位长度，计算填充即可。不同模型在类似bug上表现差异巨大：有的上来就不犯错，有的迭代几次修好，有的怎么都修不好。
我现在的体感是，模型能力到底强不强(仅讨论编程)，会极度体现在代码直觉上，而这部分是最难训练的。这是海量的开发经验堆出来的。 比如我这个bug, 生成的路网是断裂的, GPT-5.5-pro-xhigh都修不好. 但其实问题很简单, 我跟他说路网断裂, 他就觉得, 你矩形地块就是4条边, 对应4个tile, 然后4个角再来4个tile, 完事了, 怎么会断裂呢? 而实际上每条边需要用2个tile才能填充完毕, 这种"每条边一个tile…