小小暴论 为什么我觉得大多编程框架 都是过度设计且效果存疑的

大道至简的胜利, 一个神级skill推荐, 忘掉brainstorming吧 - 开发调优 - LINUX DO
之前在这个帖子末尾留了个坑，现在来填上

先叠甲, 这篇文章我主要指的是 superpowers 和 GSD 这两个框架, 我知道站里的佬友们也做了一些很优秀的框架, 我对此非常的respect. 本文的核心不是为了批判, 主要是为了分享一些观点, 希望和大家一起探讨。

1. 现有框架的一个巨大的bug

这些十几万star的编程框架竟然没有一个有做过benchmark上的实际对比, 注意这可是以提升编程效率和质量为目标的框架, 却没有任何证据能证明这些框架比简单的提示词有更好的效果, 我之前在网上翻了半天, 真的没找到有人做个严谨的实验对比, 来证明框架的效果. 有佬们如果有看过具体的评测文章, 可以贴出来我们一起学习一下

正面例子如 PI 这个coding agent 在他的博客末尾所述, 一个最简单的coding agent也能在benchmark上取得不错的效果.

想要证明一个东西的效果, 我感觉我们还是需要一些严谨的对照实验吧。很多框架带来的只是虚假的热闹, 具体落到实际项目上能否产生正向的影响，还需要更多的证据。

2. 为什么这些框架大多是过度设计的

核心出发点：AI的上下文非常宝贵, 所以：

不应该让太多和代码无关的东西占据上下文. 之前深度使用了GSD, 刚上手时觉得很厉害, 流程一大堆，文档一大堆，调研一大堆, 随便问个小问题, context都被用掉了一半. 一个下午用掉了平常10天的token量, 最后产出东西会发现不一定能完全符合你的需求, 因为他在对需求这最重要的一步做的不够深入.

另外这些框架的skill很多一看就是AI生成的，长篇大论，一大堆废话，看着就头大，这些skill有没有经过人工的review都很难说，仔细看都有很多可以精简的地方。

比方说如果你想让模型按照TDD来开发, 你并不需要搞个上千字的skill给模型讲一遍什么是TDD, 什么红绿灯, 你只需要告诉模型"按照TDD来开发", 这就足够了, TDD是一个很经典的概念, 在他的知识库里，他是知道什么是TDD的, 不需要再浪费prompt去解释它。

之前在 grill-me 的帖子中，我就实际验证了, 简单的prompt反而能实现更好的效果。

3. 模型需要复杂的约束吗?

● 好的模型不需要过多的约束, 这就像如果你是老板，你底下有一个非常非常牛逼的程序员, 那你就不需要给他太多的指导, 不然就变成内行指导外行了
● 差的模型也不需要过多的约束, 因为模型本来就笨, 注意力本来就不集中, 再给他脑子里塞一大堆上下文, 只会让他的小脑瓜转不过来，丢三落四, 对于差的模型，更需要精简而清晰的指令. 就像你让一个小孩帮你做事, 肯定是一次只给他一个清晰的指令, 让他做一件小事, 效果是最好的

4. 复杂的框架并不一定适合你

AI发展到现在, 一切软件都趋向于定制化, 学习框架的成本可能高过让AI给你定制一套简单解决方案的成本. 看看GSD，没个半天时间都看不明白怎么用

5. 复杂的框架，长期来看大概率会成为绊脚石

随着模型更新，模型的长程执行能力也在持续增强，不用任何框架，一句话让模型跑几个小时早已不稀奇（可以参考GLM5.1上线时的报告）

从长期发展来看，随着AI能力变强，我们给他约束应该是越来越少的，这是AI软件发展的大势所趋，越来越多的能力会内化进模型，上层只需要薄薄的封装即可。回到编程上，也许我们提供最少的原则性的约束(如TDD)和适应项目的规范，可能就足够了

总结

“simple but work” 是一个非常值得追求的事情。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: UltraEvolution咻搭小程序)

想问下cursor是不是过期后会自动变成api收费？

之前我的cursor是次数的这次学生优惠过期后查看变成了api收费了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: wuliaosile)

似乎终于理解了Codex真正的用法

前些天偶然间看到推上有人说GPT和Claude的性格差异，大概意思是，GPT能更好的遵守指令，越细化的指令执行的结果就越好；Claude则对指令容忍度较高。

我让GPT检索了一下来源，应该是从Cursor的这篇文章里来的。

OpenAI’s models tend to be more literal and precise in their instruction following, whereas Claude is a bit more intuitive and more tolerant to imprecise instructions.

我之前不管是用Codex还是Claude Code，都是想着功能实现然后口语化的描述给Agent让它来做，这样虽然基本都可以达到想要的效果，但是往往与想象中的状态还有很多差异，比如细节上的问题、Agent工作中遗留或未考虑到的BUG，这些都需要后续多遍甚至多个Model来Review解决，甚至可能发现不了。

这篇文章给我个启发，为什么不让Agent自己给自己写提示词或者指令？之前我试过让ChatGPT写出prompt给Codex运行，效果有很大提升，但是因为ChatGPT没有开发环境，只能泛泛的给出一个结论，有时候这个结论反而和现实项目相悖，而指令很长又导致可能发现不了这些问题。（比如项目是Vue写的，但是我让GPT描述了功能它让Codex用React写。）

目前我才用的方法是直接让Codex自己读项目，自己写prompt，优化1～2次，然后新建一个session把prompt丢进去让它做，效果提升显著。

最后，我能想到很多大佬可能早就知道这种方法了，只是作为新手的我这两天才悟过来，也算是给其他Vibe Coding的朋友分享一些我的见解吧。

哦对了，我的Coding组合是问过佬们之后采用的3个Plus扔进Sub2Api调度方案，额度基本用不完了 :tieba_025:

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mimo的订阅套餐突然无法使用

via LINUX DO - 最新话题 (author: aioi)

爬虫小白vibecoding求助

本人是个烟斗爱好者嘛，最近ai能力大爆发，连带我自己也膨胀起来了：搞一个斗草监控和抢草的应用。谁知道被codex直接卡在卡在坎上了。先说一下我的问题：
1、codex基本帮我实现了框架，采集的网站是这个：
image
但是到网站库存实时更新这里，直接被拒绝了：

佬佬们，救救草友，指点指点
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via LINUX DO - 最新话题 (author: LIUshang)

请教一下关于ai coding

能请教一下各位佬们如何提升ai coding能力吗？比如harness应该怎么写之类

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Jay_D)

即将肉身前往德国、瑞典十天，有什么可以薅的羊毛

咨询一下广大佬友们，有没有什么羊毛，比如长期低成本保号的esim、国外的信用卡之类的，或者其他方面的线下不可错过的羊毛，毕竟难得去一趟，想办点能用得上的，比如能用来充claude或者gpt :lark_033:

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via LINUX DO - 最新话题 (author: zane.zhu)

部署了半个月的CPA一直在裸奔...

起因是半个月前一时兴起在服务器上部署了个CPA，顺便挂了几个free号，测试了一下就一直没管了。

上周突然想起调用了一下发现限额了，想着设置的弱密码被刷了也正常。随手改了下密码也没管。

今天想着该有额度刷新了看了一下日志还有人在蹬，一顿排查发现是api-keys在一开始就没设置。应该是在管理面板删除默认key的时候框框一顿全删完了，结果就是根本没有鉴权。。。

啊，被自己蠢哭了。。。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: yunm)