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如果你了解我，你可能知道自从第一个Llama带着它那‘我的分词器有点问题，但我爱你’的风格出现以来，我对本地的大型语言模型（LLM）都很熟悉。所以这不是毫无根据的猜测。几天前，我在做一些C++编码工作时尝试了Claude，它的表现好得惊人，直到它想要钱（付费）。于是我在编码中途妥协了，就想看看它到底能做到什么程度。该死。太该死了。非常该死。事情是这样的：没有其他模型像Claude 3.5这样能理解代码，能力惊人。你可以反驳我，我会回击的。这个东西太疯狂了。我做的可不是简单的‘贪吃蛇游戏’之类的东西。我有25年的C++编程经验，所以当我需要解决一些我真正棘手的问题时。有很多次我都觉得这就是编码人工智能（而且我对把分词预测器称为人工智能非常谨慎），但它真的很疯狂。三天内，我编写了几个类，要是我自己来做可能需要几个月，而这个东西处理1万行代码的类就像嚼口香糖一样轻松。当然，当事情不顺利的时候，我也让它出过错……一次又一次。然后Claude编写了一整套新代码来测试旧代码，最后我们解决了问题。我的很多代码是关于视觉组件的，所以我会描述我在屏幕上看到的东西。这就像是在电话里编程，但它仍然能把事情做对！告诉它‘添加多线程’，嘭，完成了。独特的互斥锁，非常简洁。告诉它：‘给这个类添加多次撤销和重做功能’，这是我编程生涯中最简单的5分钟——我自己多次在自己的代码里添加和纠结撤销/重做功能。它写的代码结构非常好。相比之下，我感觉自己就像一只在泥里玩耍的邋遢鸭子。我意识到了几件事：当我不过度解释（代码解释）我认为结构或流程应该是怎样的时候，它给我的解决方案是最好的。相反，如果我让它做自己的事情并且假装我很笨，它会工作得更好；很多时候，它会自动添加我没有要求但最终会需要的东西，所以它不只是在预测标记，它还在预测我的下一个请求；不止一次，它选择了一个面向未来、开放式的解决方案，就好像它预计我们会进一步构建，后来当我想添加一些东西时，我很惊讶代码已经准备得如此充分；它对陌生代码的理解能力是我从未见过的。就把我的烂摊子扔给它就行；当我错了而它对了的时候，它没有迎合我的错误观点，而是向我解释我可能在哪里出错了，甚至指出我可能忽略的代码部分——这正是我出错的原因。当一个模型能够保持冷静而不是一直试图取悦我时，这很了不起。我之前用于编码的最佳模型是Google Gemini 2，但相比之下，它在处理严肃代码时感觉很困惑，创建了复杂且无法工作的混乱结构。我在前十分钟就觉得钱花得值了。接下来的30.98天？就当是bonus（额外奖励）了。我这么说是因为虽然我喜欢Llama，而且我深入研究本地LLM阶段，但这个（Claude）真的感觉像魔法。所以在我看来，有人把事情做对了。而且，它仍然是下一个标记预测器，这比它真的能读懂代码还要令人印象深刻。我现在最大的噩梦是：如果他们把它拿走……或者‘改进’它……

讨论总结

原帖作者讲述了使用Claude进行C++编码的惊艳体验，如高效完成复杂代码等。评论者们的讨论主要围绕Claude展开，一些人认可Claude在编码方面的卓越能力，认为它能理解用户需求、给出结构良好的代码、自动补充需求等；也有人对Claude的表现表示质疑，指出它存在价格昂贵、速率限制低、在特定任务中失败等劣势，还有人将Claude与其他模型如Gemini、GPT等进行比较，探讨不同模型在不同场景下的优劣。此外，也有部分评论与原帖内容的风格或营销性质有关。

主要观点

  1. 👍 Claude在编码方面表现惊人
    • 支持理由：如能快速完成复杂代码、自动添加需求、理解用户需求等，有很多使用Claude进行编码有良好体验的评论者支持这一观点。
    • 反对声音：有评论者认为Claude在代码生成方面表现不佳，存在诸如无搜索功能、会忘记对话内容等问题，还有人表示在自己的使用场景中Claude表现不好。
  2. 🔥 本地模型与商业模型存在差距
    • 正方观点：认为本地模型在编码方面落后顶尖商业模型约一年，商业模型如Claude在问题和代码理解上有很大优势。
    • 反方观点：有评论者希望有用于代码编写的优质本地语言模型，也有人认为本地模型可处理小任务，Claude处理严肃工作更好，不同工具各有差异，并非本地模型完全不如商业模型。
  3. 💡 不同模型在不同编程语言中的表现各异
    • 解释：例如有评论者指出在Golang、Python和C#上，GPT o1、Claude 3.5、Sonnet和Deepseek v3质量无差异，但仅在React语言方面，Claude有明显优势；还有人提到Claude在C++上表现好与C++有大量训练数据有关，在Rust方面表现不突出，在套接字编程和汇编等底层编程方面表现良好。

金句与有趣评论

  1. “😂 you do better marketing than Anthropic does, lol”
    • 亮点：以一种诙谐的方式调侃原帖作者对Claude的夸赞像是营销行为。
  2. “🤔 yeah lol there’s a reason Claude’s got a cult following”
    • 亮点：指出Claude有一批追随者是有原因的，侧面反映出Claude有其独特之处。
  3. “👀 One of these is not true unless you are writing control software for a nuclear plant or something similar — or trying to center a div using CSS.”
    • 亮点：对原帖作者声称用25年C++经验在三天内完成原本需要数月的工作表示质疑，是一种理性的挑战。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。部分评论者对Claude在编码方面的能力表示高度认可和赞同，情感积极；也有评论者对Claude提出质疑，甚至持否定态度，认为它存在各种问题，如价格高、表现不佳等，情感偏消极。主要分歧点在于Claude是否真的如原帖所说在编码方面有那么强大的能力，以及与其他模型相比的优劣。可能的原因是不同评论者的使用场景、经验以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在不同编程语言中的表现比较、模型与IDE的集成方式等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Claude真的如部分人所说在编码方面有巨大优势，可能会对软件开发行业产生影响，改变开发人员的工作方式；同时，关于不同模型的优劣讨论也可能影响用户对模型的选择。

详细内容：

《Claude 模型在编程领域引发的热议》

在 Reddit 上，一篇关于 Claude 模型的讨论引起了广泛关注。原帖作者详细阐述了自己使用 Claude 进行 C++编程的经历，称赞其能力强大，短短几天就帮助完成了原本需要数月才能完成的任务。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 对 Claude 编程能力的高度评价：有人表示 Claude 在理解和生成代码方面表现出色，特别是在处理复杂任务时，能提供高效且结构良好的代码。例如，有用户称在 Python 编程中，Claude 表现优秀。
  • 与其他模型的比较：如与 Google Gemini 2 的对比，认为 Claude 在处理严肃代码时更具优势。同时，也有用户提到 DeepSeek R1、Qwen 等模型，并对它们的特点进行了讨论。
  • 成本和使用限制：有人指出 Claude 价格较高，订阅有限制，且存在上下文长度的限制。
  • 个性化体验：不同用户根据自身需求和使用场景，对 Claude 的评价有所差异。

有人分享道：“我切换到 Claude 将近一年了，在 Python 方面真的很好用。”还有用户说：“我测试了 Claude 和 Google AI Studio，在处理特定复杂问题时，Google AI Studio 表现更好。”

关于 Claude 的争议点在于其高昂的成本和使用限制，以及在某些特定语言或任务中的表现并非绝对领先。然而，讨论中的共识是 Claude 在编程领域确实展现出了强大的能力，为开发者提供了很大的帮助。

特别有见地的观点如：“我认为模型会逐渐变得更差，因为训练者存在沉没成本谬误。”这一观点丰富了对模型发展的思考。

总的来说，Reddit 上关于 Claude 的讨论充分展现了其在编程领域的优势和不足，以及用户对其的复杂态度。这也让我们对人工智能在编程领域的应用有了更全面的认识。