kongkongye

@zidian 我觉得挺好的，如果是花自己的钱可能舍不得，但如果不花就浪费，那可能就有积极性了，人性的贪

@JoeJoeJoe 那是字面意义的成长了

@turtle233 不会的，AI 本来也是那么想的，你只是让它把想法说出来

@kaf 很多东西其实你不需要跟 AI 说，你问问它的思路，会发现它想的基本对的。
比如你不需要告诉 AI 后端怎么对接，AI 能自己去找相关代码。
技术对 AI 没啥难度，基本都能写对，需要你来决策的，目前我发现的就是让 AI 新增一个表的时候，它经常多出几个我不需要的字段。

@kasusa 主要看需求的明确性，如果你说“xx 页面加个删除按钮”，那需求上基本不会理解错误；如果你说“新增一个 xx 功能”，那 AI 新增的表里有 n 个字段，你很难保证每个字段都刚好是你想要的，没有多也没有少。

@ixixi 主要是语音输入很多识别错误，英文变量名啥的也识别不好，经常语音输入完，再手动改一遍，就很繁琐

@meihuanyu88x #7 开发难度方面，现在有 ai ，感觉一般不会有技术上的问题了，倒是碰到很多使用上的问题（使用不规范，项目复杂了后生成的代码就很乱，导致 AI 生成的质量越来越差）。
成本方面，要面向未来开发软件，假设的是未来大模型成本会下降，速度会提升。
场景方面，进行细分定位吧，或许有空间，比如你也可以说 cursor 覆盖了 bolt.new 的场景，那别人为啥还要用 bolt.new 呢
不过现在的确是因为效果不太好，卡着不想动了。

@cskeleton 主要就是想优化工作流。
细节上还是不太一样的，这些产品很多都是想法 to 界面，然后就是不断调整界面。
我的想法是想法 to 需求文档，然后不断调整需求文档（原型只是需求文档的产出，具像化体现）。

因为我觉得一个想法的核心其实还是需求，比如有哪些功能，有哪些字段，交互流程是怎样的，业务逻辑是怎样的，跟 AI 对齐了需求后，拿着精准的需求文档，AI 生成的实际代码就准确了。

@meihuanyu88x 对的，cursor 里你跟 ai 不断对话，让 ai 先生成需求文档，再根据需求文档生成原型，是差不多的。
这个类似于将这个工作流包装成了网站 SaaS 产品。