错误监控平台Sentry联合创始人David Cramer公开表示，他“完全确信”大语言模型（LLM）目前并未带来净生产力提升。他认为LLM虽然降低了编程上手门槛，但持续产生复杂且难以维护的代码，从长期看拖慢了开发速度。
他质疑的是“智能体工程”，即让模型自动生成代码并直接上线的做法。他指出，这种方式产出的代码质量明显更差，大量积累后成为负担。具体问题包括：
- 在复杂代码库中进行增量开发时表现不佳。
- 无法生成符合语言惯用风格的接口。
- 产生大量粗糙的测试代码。
Cramer特别点名OpenClaw，认为这类工具因生成代码过多，已“难以自救”。他强调，软件构建的难点从来都不在于代码行数的多寡。
他的判断基于在成熟、复杂度正常的代码库中进行功能开发的体验。尽管他近期贡献增加，但原因是“觉得有意思”，而非任务变容易，实际耗时并无本质差异。
