本文探讨了当前AI在商业产品代码编写方面的应用现状与挑战。尽管AI工具层出不穷，但尚未见成熟的纯AI商业产品。作者通过实际测试，发现AI在处理复杂代码时仍面临诸多问题，如幻觉、上下文理解不足、生成速度慢等。相比之下，AI在修改结构化数据方面表现更好。文章分析了AI在商业软件产品研发中的瓶颈，并指出AI辅助写代码与人辅助AI写代码是不同的方向。最后，作者认为低代码与AI写代码在本质上并无太大差异，都可能沦为讲故事的手段。

💻 AI在编写商业产品代码方面尚未取得显著进展，头部厂商也未大规模试验纯AI写代码。

🔍 实际测试表明，AI在处理复杂代码时存在局限性，如无法胜任公司内部代码编写任务，且在修改结构化数据时也面临幻觉、上下文不足、生成慢等问题。

💡 AI在处理结构化、逻辑清晰的JSON数据方面表现相对较好，但仍存在改进空间。

🤔 文章认为，AI在商业软件产品研发中面临的挑战可能并非技术问题，而是其他因素。

✍️ AI辅助写代码和人辅助AI写代码是两种不同的发展方向，前者主要用于提高效率，后者则侧重于人对AI的辅助和控制。

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。