文章探讨了当前AI在商业产品开发中的应用现状，指出虽然AI工具层出不穷，但在编写商业产品代码方面仍面临挑战。作者通过实际测试，发现AI在处理结构化数据（如JSON）时表现较好，但在处理复杂代码、上下文理解和生成速度方面存在不足。文章分析了AI在辅助编程和独立编写代码之间的差异，并探讨了低代码与AI写代码之间的相似性，最终引出对AI技术发展方向的思考。

💻 AI在编写商业产品代码方面仍面临挑战，尽管AI工具众多，但尚未看到AI独立完成商业产品代码的案例。

💡 AI在处理结构化数据（如JSON）时表现较好，相较于多变的代码和不可见的页面结果，AI更擅长修改结构化、逻辑清晰的JSON数据，但仍存在幻觉、上下文不足和生成速度慢的问题。

🚀 AI辅助编程与独立编写代码是两个不同的方向，AI辅助编程可以提高效率，但最终还是人在编写代码，而AI独立编写代码则面临更多技术和应用层面的挑战。

🤔 低代码与AI写代码在本质上可能并无太大差异，两者都可能最终产出一个“大黑盒子”，文章暗示了对未来AI技术发展方向的思考。

虽然 ai 现在工具越造越多，但好像还真没见 ai 写的商业产品，头部厂也没见试验纯 ai 写代码的风声。

实测 cursor 搞不定司内代码，也有试验让 ai 去读低代码底层的 schemaJSON ，毕竟相较于多变的代码和对 ai 来说不可见的页面结果。去修改结构化、逻辑清晰的 json 数据显然是 ai 更拿手的，但最后幻觉、上下文不够、生成慢的问题也非常明显，不可用。

商业软件产品和什么“导航站、在线工具集合”这种，研发层面本质区别在哪，让 ai 从 0 搞个管理系统、工具集合这种，现在是轻轻松松，开局一个文件夹，万丈高楼平地起，但到底是什么在阻挡 ai 进一步呢，感觉不太像是技术上的问题了。

但不得不说，cursor 预测我想写的“下一行”代码的准确率还是不错的，这点很舒服，减少了很多敲键盘、快捷键的次数，但说到底也是我的想法，提效但还是我在写代码。ai 辅助人写代码和人辅助 ai 写代码，应该是两个方向两码事。

越来越感觉低代码和 ai 写代码没什么本质区别了，讲故事的手段，最后也都是产个大黑盒子。