美团开源LongCat-2.0够稳吗？
LongCat-2.0的定位很清晰：让模型在真实Agentic Coding任务中完成代码理解、生成与执行。SWE-bench Pro拿了59.5，超过GPT-5.5的58.6和Claude Opus 4.6的57.3；Terminal-Bench 2.1拿了70.8，说明它不只是写代码，还能在真实终端环境里纠错。这对程序员意味着什么？重复性CRUD、简单重构、单元测试补全会被AI加速，但复杂系统架构、跨模块设计、工程判断的价值会上升。我的判断是：会用AI的程序员替代不会用的程序员，而不是AI替代程序员。现在最该练的三件事：读大型代码库、写清楚需求文档、学会审查AI生成的代码。
发布于 广东
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