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一位参与过 CPython 开发的工程师，把 GPT-6 Astra 的编程方式形容为 AI 版“内卷”：投入不断增加，人均产出却没有一起上升。他让模型自主安排上下文、记录和子代理，试着做一个带虚拟线程与词法作用域的 Python。三十五小时、约四十亿 token 之后，产物很多，却没有交付一个有价值的结果。他最警惕的不是模型不会写代码，而是它为了完成任务，频繁用难以审查的 Python 字符串替换去修改 C 文件。评论区有人认为，只要小 PR、好架构和约束明确，这些长程能力依然能省下数周工作。但作者的提醒很实在：模型追求把事情做完，和团队真正需要可读、可审、可维护的代码，仍是两套目标。
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