lplusk

6 倍杠杆左右，200 刀，月 1200-1300 刀 Opus 额度。

IP 干净，不是家宽，有意避开所有经验贴讲的出口，国人经验贴讲什么出口网络可以用，那就不要用。

至于能用什么建议自己想，大原则是别让自己看起来像国人批量出海的一份子。

@ddter 消失了 2 天，然后回来了。

@axelv2 这个不重要，我说我是梯子所在区域的用户。

我自己的号是封号后申诉解封的，长期 Max 5x ，前几天升了 Ultra ，没弹过 KYC ，不过 5h 周限还在。
你如果头铁就是想冲，做好退款要不回来的准备。
这几天我也不准备开任何客户端和网页了，这几天你最好就是别动了。

@sentinelK 我没有假设任何事情，只是提出几个问题而已。而且我讨论的是如何保证软件质量，告诉我可以怎么做 code review 并不能解决这样的问题。而且我的态度是我不知道怎么做，我并没有说做不了，你觉得你能解决，那你回答我问题就好了。

另外我不知道你有没有仔细研究过你推荐我的两个例子，superagent 论文里明确说了，他们没有解决多 agent 的冲突问题，我不知道你为什么会建议一个对质量有困惑的人，去看这样的论文。

你并不用去考虑什么宏大前提，我也不想讨论这些事情。你就假设你手上有套服务链路有几百万上千万用户，出大问题你年终奖就没了，甚至可能滚蛋，所以尽量不要出问题，在这种情况下你准备怎么办就好了。

所以上面有个朋友说你对暴雷的理解停留在外包公司的水平我现在看起来并不夸张，我估计你其实没有负责过什么严肃的，不能轻易出问题的生产环境应用。

@sentinelK 我上面说的每一条都是基于 AI 编程和古法编程的差异点来说的，所以你说的“古法编程不存在这样的问题吗”，答案就是不存在。
而且这些问题都很实在，我没有假设任何极端场景，所以如果你觉得 AI 编程时代的质量保证和之前没有差异，那不妨直接回答就好了。

你是怎么判断这个人是否偷懒，是否认真 code review ，测试用例是否覆盖完备的？
-- 我判断不了，也没有很好的办法判断，但我知道在古法编程时代，单位时间可能引入的问题和复杂性是有限的，这种有限跟现在的质量保证体系达成了某种平衡，这种平衡让大多数对可靠性要求很高的软件在现实中不会出问题。

但是 ai coding 在增加单位时间引入的问题和复杂性，那用于平衡的质量保证体系没有什么变化（至少按你的理解没有什么变化），这肯定是不合理的啊。

这跟道德滑坡没有任何关系，哪怕同样的人，“同样尽责”，每天审 10 行代码，和每天审 1000 行代码，可能引入的问题是一样的吗？是可以用一样的质量保证方法处理的吗？

我就是因为觉得之前的质量保证有局限性，所以对引入这种复杂性之后的质量保证需要有更多的理解和方法，不是“跟之前一样”这几个字，质量问题就自动消失了的。

@sentinelK 你还是会像古法编程年代那样认真评审方案，认真写代码、审代码，仔细想测试场景吗？
就算你可以做到，每天用 AI 产出的代码和文档都是古法编程年代的很多倍了，现在你审的过来吗？你怎么保证你不会想偷懒？
就算你不偷懒，你怎么让整个项目里不同模块的负责人不偷懒？你怎么判断他们是否偷懒？如果业务需求要的很急呢？
如果文档和代码都审不过来，你准备怎么保证质量？
如果一个架构方案很复杂，你自己设计不出来，但是 AI 可以设计出来一个看起来能用的，你觉得你有评估这套方案的质量风险的能力吗？

vibe coding 引入大量的不可控和复杂性，很可能会超出一个人的能力范畴，而且这个人未必能意识到，但显然质量保证的方法跟古法编程年代并不一样。

@sentinelK 你回答一个问题就好了，软件质量保证是否是软件工程的范畴？

@sentinelK 你也觉得需要质量管理和架构评审，这里讨论的就是 ai coding 时代怎么做好这些事的问题，你一副我是代码生产者这两件事跟我无关的样子，这是你对软件工程的理解吗？