@obie：因为这些模型非常擅长编写 Rails。更好的起点意味着不成比例地更好的结……

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摘要

一条推文讨论了 AI 模型如何熟练地编写 Rails 代码，指出更好的起点会产生更好的结果，并在 AI 进步的背景下辩论了 Ruby 和 Python 等解释型语言的长期可行性。

因为这些模型真的非常擅长写 Rails。更好的起点意味着不成比例的更好结果。而且可读性对人类和代理都有好处。我对此非常有信心！ 但是，是的，长期来看（我认为是 4-6 年后），谁知道会发生什么！？
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缓存时间: 2026/09/24 02:20

因为这些模型非常擅长编写 Rails 代码。更好的起点会带来不成比例的成果提升，而可读性对人类和智能体都至关重要。对此我深信不疑！

不过从长远来看（我认为4-6年后），谁知道会发生什么呢？

Daniel Berger (@djberg96): 如果我们不再关注代码本身，那么坚持使用 Rails 的理由是什么？库支持？说实话，我看不太到 Ruby 或 Python（或任何解释型语言）的未来。我觉得大家迟早会开始用 Roundhouse 来处理旧的 Rails 项目，

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@kentcdodds: 开始有这种感觉了

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Kent C. Dodds 同意 DHH 的观点，认为 AI 模型擅长架构等任务，而不仅仅是代码编写，挑战了从编码中退缩的想法。

同一AI模型。更好的结果。更低的成本。

Reddit r/AI_Agents

作者认为，AI编码工具链和模型路由与模型本身同样重要，分享了使用Oh-My-Pi和OpenCode进行的测试，这些测试减少了token使用量和错误，并推荐针对高容量、轻量级任务采用分层模型订阅。