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在 AI 编程领域，OpenAI 的 Codex 和 ChatGPT 的 Deep Research 已经成为开发者不可或缺的工具。然而，在处理复杂代码库时，Codex 的整体调试能力表现不佳，而 Deep Research 在较大的代码上下文中则表现出色。尽管如此，人工测试和监督在 AI 编程中仍然至关重要。
在一次超高效的 AI 辅助编程冲刺后，开发者们遇到了一个棘手的问题。他们的 WordPress 仪表板在长时间未使用后会出现页面无响应的情况。经过多次尝试，他们发现 Codex 无法提供有效的解决方案，于是转向了 Deep Research。
Deep Research 通过分析 GitHub 仓库中的代码，发现了问题的根源：主插件在每次用户访问站点时都会检查 robots.txt 文件的状态，这导致了服务器的冻结。通过优化，Codex 成功地实施了一个解决方案，使得该检查仅在启动时运行一次，并在用户请求时重新检查。
这次经历展示了 AI 在编程中的潜力和局限。虽然 AI 可以显著提高编码效率，但人工测试和创造性问题解决仍然是不可或缺的。开发者们正在接近他们的目标，预计将在不久的将来推出他们的新产品。
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