→ compilerₙ: near-Haskell-98
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这个问题虽然可以归咎于项目文档不全，但是却切实给我造成了麻烦：文档似乎永远不够全，规范似乎永远补不完。每次 AI 写一个功能我都需要打回修改至少 3~4 次，经常比我自己动手还要费事、烦人。而且随着规则越来越多，AI 的服从性也越来越差，后来甚至开始忘记之前的规范重新犯错误。所以到最后，我基本上放弃了让 AI 写后端代码，只用它调查问题源头或是写无所谓的内容。
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36氪研究院院长邹萍则给出三大判断信号：一是研发与验证周期能否实现数量级缩短；二是人机协同的深度与整体效率是否显著提升；三是最终产品或服务的质量是否获得实质性飞跃。她表示，优秀案例的共性，是将大模型的通用能力与深厚的产业知识（Know-How）深度融合，完成面向特定场景的垂直化改造。
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