屎山老项目，AI辅助编程工具你如何应对？

刚刚和一个大佬聊到最近获得 viber 编程，基本viber 编程的提出人其实也只是做了一个demo类的ios app。

所谓DEMO 是指什么呢？就是这个项目完全没有外部影响，你可以随时妥协需求和UI以及功能，类似你本来想实现一个操作，但是AI可能好几次都没实现对，你可能就放弃转而另外一种。亦或是你自己也不知道该怎么设计，AI给了个不错的设计，就用了。这种就叫Demo。 

实际的产品可不是这样的，会有严格的要求。 其次，对于当前的AI辅助编程工具，很多人认为都是大模型的能力，产品和产品之间差异不大。但实际上还是有差异的，应用层需要做大量的工作。我举个例子，即便是 sonnet 3.7 thiking, 在写前端代码，如果不引入 lint + agent 自我修复，基本上一次前端成功率可能只有30%不到，但是应用层引入了lint + agent 自我修复，成功率可以暴涨到90%。 

鉴别 AI辅助编程工具的真实实用性，不要听那些”所谓超级工程师“，他们往往都是乐于做一些小产品，都是从头开搞的。但是世界上99.99%的项目都是老项目。老项目有四大特点：

1.  项目文件庞大，比如动则一万多个文件。 

2. 里面往往混有单个大文件，一个文件就比大模型窗口还大。

3. 经常要做一些升级改造，比如把一个超大的JSP文件翻译成一个 Vue ，一个超大 SQL XML 翻译成另外一个SQL XML。

4. 项目之间有大量的依赖，都是内部项目，项目有大量的文档。

这四个特点分别对应什么呢？

1. 项目一大，你会发现，几乎所有的AI辅助编程工具都需要做索引，超大文件可以直接crash掉你的应用。早期很多人用cursor 就发现超大项目建索引，直接奔溃了。  

2. 单个文件巨大，放不进窗口，你可能要同时更改多个文件，这里面还是有点技术含量的，如何修改，如何改对，都很困难，这个就能过滤掉一票 AI辅助编程工具。比如cline 大概率就是不work的。 

3. 把一个超大的JSP文件翻译成一个 Vue, 这个其实要求超大代码输出能力，一般模型都是4k,8k 的输出。目前我试过 cursor/windsurf 都不支持超大输出能力。

4.   项目之间有大量的依赖，都是内部项目，项目有大量的文档，这个一定是要知识库的。大部分的AI辅助编程工具知识库都做的很简陋，简单都通过embeding 来使用,对，我说的是几乎所有的AI辅助编程工具。 而 auto-coder 则有实力强悍的 auto-coder.RAG 来做支撑。

auto-coder.chat 经过很多用户的真实项目考验，我们能够有效的面对着三个老项目的老大难问题。这也是我们很重要的优势。此外，我们也是唯一支持 web, 并且支持所有IDE，而且全部开源的项目，还能在 v3 + r1 上跑的不错的项目。

此外 auto-coder.web ,也就是 auto-coder 的 Web IDE 版提供了三种模式：

1. agent 模式 简单易用，门槛低，全自动，类似 bolt.new 

2. 专家模式，类似cursor/windsurf 体验

3，4  需求看版模式， auto-coder.web 首创

欢迎大家来打脸我是否吹牛。可以访问 https://auto-coder.chat/ 尝试。