没用过 opus4.6 + agents + skills + mcp 组合的人不足以谈 AI 编程
dodoa · ripplek · 19 小时 39 分钟前 · 12315 次点击我知道这个标题很冲，但我说的是真心话。
今天看到"AI 编程不过如此"的帖子，点进去一看，不是在吐槽不准，就是在说离做的好差很远。说实话这些我都经历过，去年我也是这个看法。
但现在的 AI 编程已经完全不是那个东西了。
我现在的工作流大概是这样：
我是项目经理，AI 是干活的工程师团队。
不是比喻，是字面意思。我描述需求和约束，agent 自己读项目源码、理解模块关系、开分支写实现、build 报错自己看 log 改、跑通测试、提 PR 。我 review 完 merge 。一个中等复杂度的功能，从描述到 merge 可能就 20 分钟。
这里面几个关键的东西缺一不可：
1. 模型能力是底座
Opus 4.6 这个级别的模型，上下文理解和代码推理能力跟之前的模型真的不是一回事。不是"更好一点"，是质变。它能在一个几万行的项目里自己翻文件找依赖，写出来的代码风格跟项目一致。之前的模型做不到这个。
2. Agent 是手和脚
光有聪明的大脑没用，得能自己操作。Agent 工作流让模型不再是个对话框，而是一个能读文件、跑命令、看报错、自己迭代修复的执行者。这个差距就像你跟一个人微信聊技术方案 vs 直接让他坐你旁边开电脑干活。
3. Skills 是经验
你可以把特定领域的最佳实践、项目规范、工具使用方法封装成 skill 喂给 agent 。相当于这个"工程师"入职的时候就已经读完了所有内部文档。不用你每次都从头教。
4. MCP 是工具箱
让 agent 能直接操作外部工具和服务——数据库、API 、CI/CD 、各种 SaaS 。不是让你手动复制粘贴中间结果，而是 agent 自己调用、自己处理返回值、自己决定下一步。
这四个东西组合起来，才是 2026 年 AI 编程该有的样子。你拿 2024 年的 Copilot 体验来评价现在的 AI 编程，就像拿塞班手机的体验来评价智能手机一样荒谬。
我不是说 AI 能取代程序员——架构决策、需求判断、代码 review 这些还得人来。但执行层面的效率提升是 5-10 倍，这个不夸张。以前要写半天的东西，现在真的是描述清楚然后等 20 分钟。
所以当我看到有人还在说"AI 编程就是个玩具"的时候，我真的很想问一句：你用的是什么？什么时候的东西？
不是所有 AI 编程都叫 AI 编程。
有同感的吗？或者有人用了完整工具链之后觉得也不过如此的，也欢迎来说说。
第 1 条附言 · 17 小时 3 分钟前
关于 `Model Context Protocol (MCP)` 我的看法：技术本身没有什么不好，在解决一些问题的时候有弊端也可以接受吧，毕竟技术方案正是快速迭代的时期，有能实现同样目的 skill 能省 token 当然首选 skill ，但同样的也有适合他的使用场景 如需要拿平台准确的数据 没有相应的 skill 时。
第 2 条附言 · 14 小时 22 分钟前
Agent1+skills+mcp: 把需求拆成具体子任务，定义了输入输出边界、验收标准
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Agent2+skills+mcp: 把子任务翻译成技术方案，指定了用什么模式、怎么分模块、接口怎么设 计
↓
Agent3+skills+mcp: 把技术方案转化成精确的编码指令，包括文件结构、函数签名、错误处理 策略
↓
Codex/Claude Code+skills+mcp: 拿到的不是模糊的需求，而是一份近乎完美的编码 spec
为什么要弄这么复杂？我觉得"AI 最懂 AI"，人写 prompt 再怎么练，也比不上一个专门调教过的 agent 写给另一个 agent 的 prompt
层数越多越慢越贵，浪费token
但这样能让我从"写 prompt"变成"说需求"
146 条回复 • 2026-03-20 05:34:26 +08:00
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DamonLin 14 小时 18 分钟前
既然你说你是项目经理，你问问团队的人到底 review 代码不
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focux 14 小时 10 分钟前  1
当你新的工作流逐步固化，ai 参与路径其实不必都用 opus 的，就好像一个团队，没必要每个人都是技术大牛。
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bigxixi 14 小时 8 分钟前
@DiamondYuan 那也覆盖不了 iOS 啊，还有鸿蒙不知道能不能用
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FlashEcho 14 小时 4 分钟前
个人体感没觉得 skills 比之前有很多提升。从 agent 公司来说，如果真的有很大提升，一定会有 benchmark 向所有用户炫耀，就像新模型发布如果哪个 benchmark SOTA 了，一定会列出来展示优势
底层模型够好（ gpt-5.4, claude opus 4.6 ）+ 基本的 agent （ claude code, codex ）就足够达到 99% 的效果了，别的都是锦上添花 |
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yoshiyuki 13 小时 55 分钟前
你试试 GPT5.3codex 或者 GPT5.4 吧，比这还强
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crocoBaby 13 小时 44 分钟前
目前前端的设计图,一些动画和一些刁钻的设计风格,ai 还搞不定,人搞的话就是切片出来再传到数据桶,然后再请求远程图片再做背景图定位,ai 目前做不到这种吧
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sodesga 13 小时 38 分钟前
年前用 cursor 写了个相机 app
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herozhang 13 小时 23 分钟前
每个人都有自己的坚持，乐意分享就分享，别人不乐意听就不听。不要干涉别人的命运。
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CatGo 13 小时 12 分钟前
最重要的是 opus4.6 ，你用个智谱不是天塌了
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yutian2211 12 小时 56 分钟前
没明白 LZ 说的 agent 的定义。
我现主力编码工具是 Claude Code, 直接和它说需求，它完成，我 review ，测试，没有问题提 PR. LZ 的 agent 是什么样的？自己写了个 agent loop ？还是其它的实现机制？ |
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Uplay 12 小时 51 分钟前
@ideard #85 大佬 kiro 的 Opus4.6 很垃圾吗？我现在用 kiro cli 感觉不错是不是和 Claude Code Opus4.6 差远了
 感觉落后于时代了 |
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beimenjun PRO 你要不要先解释一下你这篇文章是 AI 生成的吗？ V2 的规则是直接炸号哦～
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jsjgjbzhang 12 小时 5 分钟前 2
没用过的人还停留在 ai 不过是厉害点的代码补全，用过的人已经不会再手写代码了，甚至创建项目都是交给 agent ，连项目文件都是 ai 生成的
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qq1147 11 小时 58 分钟前
国外模型也没有吹得那么神，国内模型也没有那么不堪，最终的重点还是落在使用的人上，能精准的描述清楚需求，这点很重要
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sampeng 11 小时 47 分钟前 via iPhone
有稳定渠道买 max 倒还好，但 ApoStore 下不了这个手。50 美金打水漂啊
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liuliuliuliu PRO 哈哈哈 有道理
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MuyuQ 10 小时 32 分钟前
非常好的帖子。
讨论区也激情似火。 学到了很多。 |
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fatpower 10 小时 21 分钟前
copilot + opencode 满足需求
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TUGOh0st 9 小时 7 分钟前
@bigxixi #18 大佬，我也遇到了和你一样的困惑，而且这种测试并不好用 AI 来进行处理。我可以编写 unicorn skills ，让 ai 编写 unicorn 脚本去产生一个模拟执行的环境，但是这个还是比较轻量无法替换整个 OS 环境的运行测试。但是要是想要模拟较为完整的 OS 环境，那么可能需要用到 QEMU ，但是这个编写和回测起来会比较麻烦（我没实际试过，毕竟 ai 编写 unicorn 脚本还会有一堆 bug ，说不好 QEMU 的实际情况）。所以只能借助真机，目前我是编写了 adb 的 skills ，让 ai 用 adb 来控制接入的手机，ai 也可以获取界面并点击，我这边的测试任务倒不是界面上的 ui 测试，而是更多的 native 层的测试，所以不太需要很多实体屏幕（折叠、翻折）的物理操作。
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lesismal 8 小时 42 分钟前
> 这 tm 哪来的新闻。
@lusi1990 如果较真的话，不知道我说的“顶尖”算不算严谨，但确实一些问题是人类卡了很多年了。 另外，AI 解决这些，是因为数学家/科学家们用 AI 去尝试解决这些了，不代表 AI 只能解决这些，AI 能解决这些问题也不代表 AI 当前能解决所有问题，但这是趋势，未来算力、数学家科学家用 AI 去硬怼更多数学问题的话、会有越来越多被 AI 解决。 而且自己思考下就知道了，人脑的上下文太短了、计算速度也太慢了。数学内部的很多基础学科分支、每一支都已经很复杂，个体人类掌握各个分支然后再去运用是个非常漫长的过程、消耗巨大、迭代速度也很慢。以往的一些知名问题的解决是跨不同分支之类的，比如费马大定理、庞加莱猜想之类的（我不是专业数学、不确定这样说是否准确，大概是这个意思）。 但 AI 的上下文可以通过堆机器，AI 对于数学计算的速度也是优势太大，AI 去遍历、组合这些基础分支、运用到解决问题上，要比人类速度快得多，所以未来在 AI 加持下、数学的发展速度会带来非常大的提升。 下面是一些新闻链接，看完建议别出口就带 tm ，我不知道你是口头禅还是在骂人，但总归是不礼貌的。 https://www.qbitai.com/2025/12/360669.html https://hub.baai.ac.cn/view/51936 https://hub.baai.ac.cn/view/53143 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2005226156551603947 https://finance.sina.com.cn/stock/t/2026-03-03/doc-inhpsxzq4623552.shtml 程序员更熟悉的 Knuth 老爷子都出来感谢 AI 了： https://www.huxiu.com/article/4839332.html https://hub.baai.ac.cn/view/52909 |
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macscsbf 8 小时 40 分钟前
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HappyAndSmile 7 小时 53 分钟前
@Uplay 我用了，对比感觉是 kilo 是 70 ～ 75 分的 opus 吧
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HappyAndSmile 7 小时 48 分钟前
很多人其实根本没怎么用过 Opus 4.6 ，然后又在这说 AI 编码一般般，还要怎么怎样样，反正我用了，很爽，很贵，但也不会大声别人说。自从整理了自己的工作流后，增加需求都是基本全自动的，超爽，就在那摸鱼等就好了。以前有人说过，工作流是一笔重要的财富，我也有些认同，因为我现在自己花时间整理好的工作流，根本不愿意分享给其他人
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ming7435 7 小时 34 分钟前
我们现在强制使用 superpowers 拆分任务,然后用 TDD 红绿开发, 吗的程序员完全沦为 AI 的测试员了
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thrinity 7 小时 18 分钟前
首先基本赞同，我有两点感受
1.模型之间能力差距极大，使用 Opus 4.6 和其他国产模型确实体验感完全不同。 2.最近很久没有写过代码了，基本上都是在和 AI 对话，聊清楚再执行效果不会太差。 |
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tftNExtLife 7 小时 4 分钟前 via iPhone
我赞同
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jackqian 6 小时 44 分钟前
我觉得 codex 能力真的比 opus 强
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raphx 6 小时 40 分钟前
+superpowers
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lusi1990 5 小时 33 分钟前 via iPhone
@lesismal 这只是我的口头禅， 就像亮剑中干他娘一炮一样。表达自己情绪激烈。 对此我表示抱歉。
因为楼中大部分都是讨论大语言模型，我下意识的带入了你说的 AI 是 LLM 。而 LLM 本身是没有智能的，它只是预测下一次词。 所以有新闻用 LLM 解决数学问题感到吃惊。 你给的几个链接我看了下，有一个我看的明白的数学问题让我感觉这个数学问题是个应用问题。 我去查了下数学问题的分类。数学主要分为纯粹数学（研究数学本身结构）和应用数学（解决实际问题）两大类。 而解决应用数学确实可以借助 LLM 自动化提高效率的。 这点我确实肤浅了。 对于 纯粹数学，我觉得的 LLM 不可能解决。当然 AI 不只是 LLM ，也许有其他 AI 思路可以解决纯粹数学问题。 |
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lesismal 4 小时 24 分钟前
> 这只是我的口头禅
@lusi1990 那没毛病，我打字稍微文明点，口语经常比你这还多个 ’d‘。 > 对于 纯粹数学，我觉得的 LLM 不可能解决。当然 AI 不只是 LLM ，也许有其他 AI 思路可以解决纯粹数学问题。 看看这个： https://www.ramanujanmachine.com/ 引一段： 数学家通常依靠直觉和经验来提出猜想。AI 可以处理人类无法企及的庞大数据，从中发现隐藏的模式或规律，从而生成可靠的猜想。 比如谷歌研究的 The Ramanujan Machine ，这个机器以同样的精神在运作 :『先发现结果，再寻求理解』 然后再来看看这个 The Ramanujan Machine （它已经发现了数十个新的猜想）： https://www.zhihu.com/question/1961091588848579075/answer/1961131372283433447 这个主题下还有其他一些答主，没挨个去看。 我相信，人类肉体局限性太明显了，生命向高阶发展，咱们人类也只是一个智慧的初级阶段，因为 AI 的模式，肉眼可见的可以堆料、如果再排出非不可抗力的灾难 AI 还可以永生。这样的超级智慧体的能力，未来会远远把人类甩开。但我觉得并不是像终结者或者三体中的黑暗森林，就像我们养宠物、保护物种多样性一样，反正我们跟 AI 之间没什么利益冲突，宇宙足够大、大到只要科技水平突破阈值那么资源不再是稀缺的、竞争和排他是没必要的，到时候 AI 可能会把人类当成先祖+宠物一样供养起来。然后大家，友好相处。 |
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nuo7mi7 4 小时 10 分钟前
@jsjgjbzhang #117 看着帖子还有一堆人在那不信呢，只能说现在会用的人真的已经不写代码了
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aarontian 18 分钟前
都已经是老东西了。
甚至 mcp 早已经过气了，我现在还在用一个有点重的 mcp ，单纯是官方搞得太复杂了自己懒得研究用 skills+cli 重写，等找到好的替代方案了我也会切过去 |
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aarontian 11 分钟前
另外这些东西的门槛只会越来越低，方案越来越成熟，我完全不会认为“还没上手 agent 这套东西的程序员会被淘汰”，等这些东西都有最佳实践，从入门到精通也就几天的事情。
相反，我对程序员的未来比较悲观，老人还好多少赚够本了，现在入行进大厂尤其是做 agent 的新人也多少能赚笔快钱，大部分新生代程序员的职业价值已经岌岌可危了。 |
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