【程序员搞笑图片】手工编程对比 AI 编程
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无人工智能：构建： 2 小时 调试：2 小时 重构：1 小时 1 小时
有人工智能：构建 5 分钟 调试：7 小时 重构：3 小时 3 小时
别忘了 “你是完全正确的。此代码片段在 x 种边缘情况下会失败。这次重构应该能解决这个问题。”
“观察得很好！在 x 种边缘情况下，此重构仍会失败！这是我 3 次提示前给出的相同解决方案，失败的原因各不相同:)”
这让我患上了创伤后应激障碍
“很好的意见！新版本应该能解决这个问题 :)”
“你确实是对的！”
引入了会导致构建失败的幽灵变量。
删除变量并增加更多错误。
删除主要功能并生成一些不需要的东西
是的，错误已经消失了…
生活小窍门，没有代码就没有错误
不应该。你应该只写代码，不写人工智能。我保证这并不难。
哦，天哪，私募股权所有者正在追踪人工智能的使用情况。如果你是风险投资公司/私募股权投资公司的股东，或者被这些公司大量投资，你就得准备好玩转这个系统了。我还没来得及说服金融界的蠢货们，在你的企业无法准确进行 A/B 测试的情况下，通过代理来衡量生产率的提高简直是痴人说梦。
如果我工作的公司用我的人工智能使用量来衡量我的生产力，我会一把火把这个地方烧光。
如果你利用人工智能做到了这一点，下个季度你可能会加薪。
选择为任何公司工作的第一步；评估他们的 PI，以及他们确定哪些是 KPI。让他们解释一下。做出正面或反面的回答。
在 X 语言中，除了 for 循环或数组类型问题的语法是什么之外，如果你想用不熟悉的语言来编写脚本，往往会大大出错，同时也会完全破坏你的学习和理解能力。
它能为你提供一个结构和语法来纠正错误。
如果有人复制和粘贴全部内容，上帝会帮助他的。
我把 AI 用作砖层，而不是建筑师。我给它一些小的、定义明确的工作，让它在我需要的地方进行测试和插入。
对我来说，让人工智能做更多的事情实在是太疯狂了
是的，所以作为软件工程师，你仍然是架构师，它只是为你快速打字而已。
我不会说它只是打字快，它在砌砖方面非常出色，它比我更了解砖。很多时候，它提出的解决方案是我所不知道的，而我也因为小爱而了解到了我所不知道的库中很酷的功能。
但我仍然是架构师。让所有这些相互作用的文件和应用程序无缝地协同工作，AI 的能力太差了
它们还经常在更复杂的情况下重复代码，而不是在合适的地方进行抽象。虽然这可能是上下文窗口的问题。我需要玩玩 deepseek，看看它的 “思考 ”过程，因为我认为这可能比单纯的答案更有价值。
我不再要求它提供代码，而是更多地要求它提供想法和模式，这样它可能会给出一个通用的小片段示例供我查看和思考，但不会生成代码。
它可以很方便地为这三样东西添加错误处理。
这是比较明智的做法。有时，它给出的代码片段解决方案并不优美，或者错过了最佳实践。但如果您询问想法/模式，它会更有可能告诉您有用的最佳实践。
尽管如此，我还是很担心自己是否得到了正确的东西。我尽我所能去查，但当你的老板因为你有了一个人工智能助手而希望你在 1 小时内就能写出一个暴风骤雨般的代码时，你就只能查这么多了。
是的。我已经开始在 NotebookLM 中添加语言/框架文档作为来源，然后根据问题/需求查询有关模式的广泛问题，或者询问有关实现细节的非常有针对性的问题。
我对编码一窍不通，但我是一名律师，这与我在工作中使用人工智能的方式类似。如果你要求人工智能为你写一份辩护状，或者找到一个在特定事实下对特定法律问题采取特别细微立场的案例，上帝会帮助你。但如果你只是想了解一些情况，调查一下情况，看看在哪些方面你可能需要深入研究，向它提出类似 “我应该阅读的特拉华州大法官法庭关于冲突控制人交易的 5 大判决是什么 ”这样的问题，它通常会做得很好。我认为它很善于挑选出人们谈论较多的案例，这些案例通常是开始阅读的好案例。
只针对最琐碎的事情。然后，它仍然是 Stackoverflow 答案的糟糕复制品
问题是，你已经可以用访问法学硕士的网络连接来回答关于语法的问题了，而且不需要足够的电就能让上帝蒸发。
我们为什么要容忍这种浪费？
反正谷歌搜索也会自动做同样的人工智能事情。你会得到一个有针对性的答案，而不是在文档页面上翻来翻去，不过我还是更倾向于使用谷歌搜索。我明白你的意思。
我在手机上滚动浏览人工智能答案，在桌面上使用 DuckDuckGo。
我经常用它来检索文档页面。
其实我应该再试试 DDG
比如昨天我需要根据日期字符串属性对 js 中的对象数组进行排序，我向一位管理员要了一个匿名函数放到 .sort() 中。
如果每次我告诉人工智能它写的东西已经过时，我都能得到一美元…
它在使用库方面简直糟透了。
接得好！这是更新后的版本。[错误代码］
欢迎提出任何有关修改的问题
明白了！既然现在的方法总是失败，那我们就重构一下我们的方法。
[又是一模一样的代码]
我最喜欢的是 “你引用的是哪个版本的 api？这个库里好像没有这些函数。”
“你说得完全正确。对不起，这些函数并不存在”。
这就像管理过于自信的代码猴子一样。
这就是为什么当一位经理提出人工智能的概念，并希望将其应用到我们的开发工作流程中时，我会被激怒的原因。走开，无论人工智能提出什么，事实检查、测试和修正的工作量都比从头开始编写要多。如果你认为我们需要更多人手，那就找个实习生什么的吧。我可能更信任一个二年级的学生，而不是 chatgpt。
小爱不会做基本数学题，我得问两次才能确认。不过，我们还是实话实说吧。我才是白痴 xD
啊，我现在知道真正的问题所在了！[不解决问题] 啊，我现在知道真正的问题了！
别忘了，它现在已经删除了导入，忘记了调试，也不再关心异常处理了。
作为一个在调试时把人工智能作为最后手段的人（把我的代码切成碎片，这是我最后的手段），这让我很生气。老实说，与 StackOverflow 相比，这是 LLM 的普遍问题。
虽然 StackOverflow 上的人很粗鲁，但他们会指出你是遇到了 X-Y 问题，还是采用了完全错误的方法。而在 ChatGPT 上，人们只会尝试执行你提出的解决方案，而不会考虑大局。
更像是人工智能：构建： 调试：7 小时 重构： 这时候你已经死了。
使用人工智能：构建： 5 分钟 调试： 就像大海捞针……蒙着眼睛。重构 祝你好运
笑死我了，有一次我花了 30 分钟调试，因为 intellij Ai 代码自动补全放错了 x。
有一次，它帮我移动了一个“”。突然，“”.join(…) 变成了“.join(…)”。我调试了两天才弄明白 xD
开个玩笑。
用人工智能打字给了我一个很好的训练，让我知道如何向大脑处理能力较低的人发送信息。
思考 5-7 种可能的问题来源，提炼出 1-2 种最有可能的来源，然后添加日志以验证您的假设，然后再实施实际的代码修复。
没有人工智能：
构建： 2 小时
调试：2 小时
重构 1 小时
使用人工智能
构建 5 分钟
调试： 7 小时
重构 3 小时
放弃并不使用人工智能进行构建：2 小时
不使用人工智能进行调试：2 小时
无人工智能重构：1 小时
通常，“放弃并不使用人工智能进行构建 ”的重构速度会更快一些，您可以重用人工智能提供的 0.5%到 5%的代码！
omg the accuracy 💀 “5 min build time” but then you spend the whole day figuring out why it keeps taking you to Narnia when you just wanted a calculator app
兄弟，一个错字就能让你突然调试出一个通往另一个维度的入口
客户看到右边的图片，就以为这就是他们想要的代码库
有人工：成本 3.8 万美元（每季度视情况而定） 没有人工：成本 3.8 万美元 + 5 万美元（人工智能专家监督）（每季度视情况而定）
是不是只有我把人工智能当作谷歌搜索来编码？比如我不需要它帮我写软件，我只需要它举例说明如何做新东西，或者解释我不通过谷歌搜索就弄不明白的错误信息。比起在论坛发帖或滚动 stackoverflow，它能更快地扫清垃圾信息。我不需要它为我思考和编码，只需要汇总信息和回答问题。
作为一名行业专业人士。这正是我使用人工智能的方式。
它可以提供信息片段，但作为一个有思想的人，我需要决定这些信息片段是否能完成我想要它完成的工作，或者我是否需要以不同的方式提出问题，或者只是将提示调整为可用的信息。
与此同时，我的经理是人工智能的忠实拥护者，他喜欢在不懂代码的情况下尝试开发一些东西。
有时他向我求助，我就会看到那些壮观的意大利面条，而这些面条会冒犯 CS 一年级的学生。
顺便提一句，你也应该这样使用 SO 和谷歌搜索结果
我记得有本小说或短篇小说讲述了一场机器人与非智能人工智能的战争，其中有一句话让我记忆犹新。
“计算机很笨，但笨得很快。
如果你在不理解人工智能在说什么的情况下就尝试开发，你会在几分钟内就开发出价值数年的垃圾，我的经理就发现了这一点。
是的，我只是给它提供实际文档，或者让它帮我查找。我从不相信人工智能会幻化出我要投入生产的超过 100 行的文件。
它基本上就是 StackOverflow 针对我的具体问题或疑问的即时回复
是的，我喜欢将人工智能作为软件开发工具，但每次看到抱怨人工智能的帖子，我都会想。你为什么要让它帮你完成工作？
它显然做不到那么好，所以只用它做它能做的事情，剩下的自己做。
没错。这些抱怨显然是那些不了解它擅长什么和不擅长什么的人造成的。法律硕士擅长做一些非常特殊的事情，一旦你发现了这些，它作为工具的价值就会增加 1000 倍。
这就像那些试图用 Word 来完成复杂文档布局的人抱怨 Word 太烂一样。
说得好。那些认为 LLM 是解决一切问题的天才解决方案的人，和那些因为 LLM 不能让他们不费吹灰之力就生成整个代码库而认为 LLM 毫无用处的人一样让我恼火。这是一种工具，用还是不用，但至少要了解如何使用以及它能解决什么问题。
这个 subreddit 不全是专业人士，还有很多业余爱好者和一般喜欢科技的人。那些抱怨人工智能的人，好像人工智能不是什么神奇的工具，或者误以为人们只是在用它从头开始构建自己的东西，他们肯定不是从事开发工作的人。
它非常适合处理无聊的事情。我想从气象服务中解析一些 XML，所以我只需将 XML 上传到 ChatGPT，它就会吐出我需要的代码。省去了枯燥的部分，我就有足够的精力按照自己的想法在类的层次结构中组织代码。结果是这项工作很快就完成了，我对此非常满意，而不是像手工操作那样对 XML 感到厌烦。
我把它当作一个非评判性的堆栈溢出工具。它不会因为我的愚蠢问题而羞辱我。
就把它当作橡皮鸭。想问什么就问什么。让它解释代码。让它写代码片段。让它调试错误信息。如果你从昨天开始还没有使用 Claude 3.7，那你就错过了。
ChatGPT 似乎真的能理解 JavaScript 所做的疯狂事情。我在调用一个需要 ArrayBuffer 或 Uint8Array 的库函数时，它返回了一个 TypeError，因为它只接受 ArrayBuffer 或 Uint8Array。在告诉我添加一些控制台日志以检查一些事情后，ChatGPT 以某种方式发现我需要将变量转换为 Node.js Buffer。
虚幻引擎 C++ 与蓝图
为什么？我对虚幻引擎不是很了解，但我现在很好奇。
因为它抽象了所有东西，使之成为万能的构建模块。直接编码时，您可以直接构建您想要的东西，而不需要所有额外的脚手架。同时，你也会被困在他们用这个系统搭建的轨道上，这就意味着要通过迂回的方法来完成原本简单的配置。
我认为这更多的是蓝图在物理上看起来就像正确的图片。它们可以是来自地狱的意大利面条，笑死我了。
蓝图是快速建造某些东西的好帮手
是的，但这是有代价的。对许多人来说，这种代价很容易承受，但它并不总是适合某个项目。
这正是我突然想到的。该死的人工智能轨道甚至看起来像蓝图。
r/singularity 的人开始加入这个子项目了吗？他们知道编码是如何工作的吗？
显然，更多行/类/函数调用 = 更好的代码。这是唯一重要的衡量标准。/s
坏了： 制表符与空格
醒了 换行
我的朋友，在这里遇到你真是有趣：)
但它有更多的抽象，所以一定更好！想象一下，一个人工智能在几十年的企业 Java 代码基础上训练出来，现在却能生成基于 XML 的配置文件，笑死我了…
在我的印象中，这个流行语是在批评正确选项是一种不必要的复杂方式。
这有多难？只要输入你想要的，就能得到代码/s
哇，我还不知道这个子程序。这就像一个疯狂技术兄弟的动物园。读来令人惊叹，谢谢你的分享。
怀疑是技术兄弟。任何从事过全职技术工作的人都不会相信人工智能会取代所有软件工程师的末日火车。
技术兄弟 != 精通技术的人，相反，它可能是从事技术工作的人，但至关重要的是，它搭上了当年的炒作列车。几年前是 memecoins，然后是 NFT，现在是 AI
啊，我一直把科技兄弟等同于：在大型科技公司工作的人，比如FAANG，吹嘘自己赚了大钱/做一些刻板的科技兄弟的事情，比如穿一件无袖的Patagonia背心。不过这个我也能看出来，笑
两件事都可能是真的，我也能清楚地想象出你的定义 lmao
别忘了区块链
是啊，我在那个子项目上的有限经验是，很多人都拥有科幻级别的人工智能知识，并发誓他们已经在取代任何工作的道路上走了一大半，而且已经比经验丰富的开发人员做得更好了。
如果我的后辈们带着他们吐出来的狗屎来找我，我可能会去找另一家公司或不同的后辈。
我认为他们中的很多人都是青少年，他们希望人工智能能解决世界上的问题（并给他们带来 VR 娃 娃）。我说他们是青少年，是因为他们满怀希望……希望向人工智能世界的过渡不会很艰难，我们会有 UBI，人工智能不会杀死所有人等等。现在感觉明天比以往任何时候都更加不确定，所以我说，让他们充满希望吧。
这实际上就是人工智能的 “超级石碑”。
研究，当然…
早在以前，它更多的是一种科幻推测的氛围，但后来所有这些 “人工智能 ”的废话开始越来越多地出现，现在在过去的五六年里，它只是令人难以忍受的笨蛋
我觉得这个笑话的意思是，左边那个优雅而直白，而右边那个则是荒谬的超现实的怪异的难以理解的意大利面条的混乱。
但讽刺的是，假设右边的图片是真实的，它实际上是复杂应用复杂性的真实例子。
有时候，事情就是一团糟。如果一切都必须像左图那样，我们的铁路网络就会非常糟糕
是的，但有时人工智能会给你带来不必要的复杂代码。我不明白为什么 o3 这么啰嗦。
因为它是一个经过训练的美化过的自动完成工具，可以生成让那些没有技术知识的侏儒看起来合理的答案，而这些侏儒正是 RLHF 的主要评分对象。较长的答案 = 看起来更令人印象深刻，但评分者一眼就能发现明显问题的几率较低。
我以为这个备忘录是用来嘲笑右边那个人的？
这不是笑话吗？左边的就够了。
不懂编程的人也能发布应用程序了
我认为帖子的意思是前者更优越，因为它简单、优雅。
r/singularity是由华尔街赌徒和加密货币失足者组成的。他们现在稍显老成（但并不聪明），并将他们无休止的炒作运用到了新事物上。他们不知道技术是如何工作的，也不知道技术的局限性，他们没有人工智能在公司中应用的第一手经验，却相信奇点就在眼前，山姆-奥特曼已经创造了 AGI。
大约 3 年前，该分会的讨论还比较细致和平衡。现在，它已经被怪人占领了
我很高兴我发现人们对该子论坛的反应是一样的！我去年还为那个子游戏而抓狂呢，做着科技兄弟梦的乌托邦让我抑郁不已。
在人工智能刚刚公开的时候，我经常用它来为自己编写代码。现在，我已经不这么做了，但我的代码库里有很多人工智能代码，它们其实很糟糕。
这是你的责任，如果你使用 LLM，你就应该是过滤器。你也不会盲目地从网上复制东西吧？
我只是要求 AI 做一些偷懒的事情，写一个返回 char 的函数来判断 x,y 变化是否为 N E W S，同时保证它不会是对角线，且最东北点为 0,0 ，有什么可能出错呢？
正是如此。
法学硕士并不能取代程序员，他们只能代替程序员在谷歌/SO上查找问题的解决方案。
在 SO 上提出一个晦涩难懂的问题，然后等上好几天才能得到回复，最后却被管理员告知你的问题与其他无关问题重复的日子已经一去不复返了。现在你只需向法律硕士提问，答案有时可能不是百分百完美，但总比没有答案好。
我个人正在做一个单独的游戏项目，制作着色器往往要花费一些时间（数学太多）。而我只需向 LLM 描述我想要的效果，它就会向我提供只需稍作调整的完整 HLSL 代码/着色器图形。通常要花费一段时间的工作，几分钟就能完成。
我和很多人一样，从来没有认真检查过我复制的代码。“只要能用，就能用”（现在却不行了）
羞愧地回顾旧代码的经历是你作为开发人员不断进步的积极信号。
这就解释了为什么这么多开发人员都无法有效地使用人工智能。
对我来说，这也解释了为什么我读到那么多评论，说人工智能能让他们的工作效率提高 40% 或其他一些荒谬的数字。每当我听到这个数字时，我都会感到非常困惑，但如果你只是复制/粘贴而不阅读，那么我想你可能真的会认为你的工作效率提高了那么多……
是的，没错。这需要一段时间才能意识到，而对每个开发人员来说，“一段时间 ”的长短是不同的。
听说过 Stack Overflow 吗？
那里的核心怪胎会在 0.01 秒内关闭任何愚蠢的问题，并将所有略带观点的答案降为地狱。他们会为你做预过滤，你只需了解你的情况是否与问题完全相同，或者答案是否过时。
我已经养成了逐段复制从 LLM 那里获得的代码的习惯，就像我合并初级程序员提交的代码一样。这样，任何明显奇怪或蹩脚的实现都会立即被注意到并修复，偶尔我还能学到一些以前不知道的很酷的优化技巧。
…. 对吗？
什么样的应用程序能在五个小时内完成？
垃圾邮件机器人。
在 win32 gui 中的 Hello world。没有 visual studio。只有 gcc 和命令行界面。
/如果我说得没有道理，请原谅，因为我是第一次接触 cs。就我对 Win32 的体验而言，它对我来说似乎很大（就代码和学习这些 api 而言）。祝您愉快）
在最后一分钟参加游戏竞赛的作品，具有最低限度的功能和预先制作的美术资产？
编者：我意识到这听起来可能不太现实，因此这里有一个 3 小时游戏项目的示例 https://www.kieranvenison.co.uk/blog/building-a-game-in-3-hours。
这里有一个 5 小时的游戏项目 – https://itch.io/jam/5-hour-game-jam – 但不知道链接上有什么，我的工作连接被屏蔽了
我猜只有一个代码路径的那种
然后两条铁路每天都有一列火车使用。
那么
无人工智能：人人一目了然，长期有效
有人工智能：你需要一本上千页的书才能理解它是如何工作的，而且它有多个可能被攻破的点
我自学 python 的基础知识是因为我想修改一个脚本。
这比弄懂人工智能给我的东西要容易得多。
我还以为这是个显而易见的笑话呢？
真正的程序员工作其实是有保障的，我们要解决的就是 90 年代商务人士用宏 “编程 Excel 应用程序 ”时的那种乱象。
过去 20 多年来，程序员一直供不应求。现在，很多人都在重新考虑进入这个领域，因为人工智能会抢走所有的工作。
但是，任何一个像样的程序员都知道，人工智能不会抢走他们的工作。人工智能根本不足以取代他们的工作，而且法学硕士也可能永远无法取代优秀的程序员。
因此，开发人员的供应量会减少，专家/资深开发人员的价值会越来越高，而对软件开发人员的需求却不会减少；无论是公共部门还是私营部门，都有大量的开发工作需要完成。
从根本上说，人工智能无法胜任实际软件工程师的工作。由于其设计方式，LLM 所能处理的计算和上下文都有硬性上限。人类可以处理大约 3.5 PETABYTES 的标记上下文，而 LLM 只能处理大约 1 measly megabyte。人类也不需要在多项式时间内进行思考，这实际上赋予了我们即时浏览上下文窗口的能力，而人工智能则必须在上下文之间走线性多项式路径（这也是为什么训练人工智能如此困难和昂贵的原因之一）。真正的程序员当然知道这一点。在冷核聚变技术取得突破之前，我们都不会有问题。
你如何看待上下文大小从 2023 年的 1 万个代币增加到现在的 100 万个代币？你认为这方面的发展会停止吗？像 RAG 这样的技术呢？
100 万个代币约等于 4MB 的字符。这还是不够的，一个普通的像样大小的代码库最少也要几千兆字节，而这还是在花费数亿美元和耗费整个城市的电力来训练 LLM 的情况下。如果没有冷核熔之类的东西，人工智能要想在短期内达到这样的水平，简直就是痴人说梦。我们将看到更多的是我们现在所看到的，由专业代理组成的套件共同完成任务。就像纳米机器人或 Gpu 一样，数以百万计的这些东西协同工作才是未来的趋势。我不认为像 RAG 这样的东西能克服静电的硬限制，我们正在使用现代 LLM 及其收益递减（就基准性能而言，每个版本的 delta 值都低于前一模型，而基于百分比的指标则是对数收益，50% 性能的 50% 提升 = 低于 75% 性能的 50% 提升 [25% vs 12.5%]）。不过，这玩意儿价格不菲，而且似乎也是 o3 的底层设计。
开发人员最大的工作就是回到产品人员那里，说你的要求很愚蠢/不能涵盖一切/需要重组
另外，人工智能永远无法取代开发人员的主要原因是遗留代码，而所有公司都有遗留代码。所有这些例子中，调用应用程序接口（API）或获取/插入数据库的新项目或小代码片段都很好，但要让人工智能能够理解数百万行的遗留代码库（这些代码库还与包含数百个表和存储过程的数据库紧密耦合），那就祝你好运了。试着要求人工智能仅仅向堆栈中引入一个新字段，并将其贯彻始终吧。
人工智能副驾驶在 vs 代码中尽量不在每行代码中添加注释，并使用人类已知的最丑陋的变量格式，这是蛇形案例。
你的副驾驶员怎么了？我的 copilot 会按照我的要求去掉注释，并使用适合该语言和使用情况的大小写约定。
他没有系统提示来指导上下文和行为，然后对人工智能缺乏专业编码的上下文感到惊讶。
我的没有这样做，为什么你的副驾驶会在你的项目中提出这样的建议👀？
如果您使用 AI 来编写整个代码，那您就用错了。人工智能应该是助手，而不是制造者。
那就用人工智能图像吧，然后再告诉我模型在制作复杂的东西时有多好用。
我要求人工智能生成一个我需要的函数，然后根据它提供的信息来实现它。这就像我个人的 Stack Overflow，没有 “愚蠢的问题，已关闭 ”的说法。
关键在于使用它，并理解它生成的代码。如果盲目地不断复制代码，只会产生垃圾代码。如果你仔细观察它所写的代码，指出其中的错误并提出新的方法，它就能正确地生成代码。你不能随便找个人来掌舵。他们必须懂一点代码，否则，如果概念不是很简单，很可能会弄得一团糟。
我觉得自己不太擅长使用 SQL 查询，所以在一次火花任务中，我试图依靠 copilot 为我编写/调试查询。结果搞砸了，我不得不自己学习如何编写这些复杂的查询，现在我对查询已经驾轻就熟了。因此，在某种程度上，人工智能帮了大忙。
没有人工智能的应用程序在 5 小时内完成：
人工智能代理在 5 分钟内构建的应用程序： 当然，我可以帮你建立一个应用程序，我只需要你建立和托管一个数据库，设计数据库，拿出一个详细的设计指南，编写和设计所有内容，决定你的实际目标是什么，想出一个有凝聚力的方法将前端和后端结合在一起，找到网络安全提供商来帮助保证它的安全，为我提供所有必要的最新文档来实际编写它哦，并找到时间和金钱来完成这一切。然后，我可以帮忙写一些我在 GitHub 上找到的代码，这些代码可能有用，也可能没用。
第一个应用程序不需要建立和托管数据库？
代码自动补全对单行甚至有时对几行代码都很有效。根据函数文档，它通常能很好地提供不太难的函数结构。还能帮助调试。完全无法独立完成整个项目甚至文件的编码。对于开发人员来说，人工智能提高了工作效率，但这份工作是安全的，他们不会很快被取代。
没有人工智能：5 小时编程，1 小时调试。
有人工智能：5 分钟编程 10 小时调试。
我刚开始编程时使用人工智能自动完成功能（没错，我是个新手），直到我决定放弃它，真正学习解决问题。昨天，我试图将人工智能自动完成功能重新整合到我的工作流程中，因为我认为我现在已经很好地理解了它，使用它可以提高我的工作效率。显然我错了，这次我又真的放弃了它。
别误会我的意思，我并不完全反对人工智能，毕竟人工智能也有它的用武之地。但对我来说，人工智能代码自动补全功能充其量只能分散我的注意力，最坏的情况也不过是个破坏者，而不是真正的帮助。
我也一样，但我最多在模板和 sql 查询中使用自动完成功能。
有时对于简单的算法，我需要快速完成，不需要优化
小心使用 AI 处理 sql 数据。它实际上拒绝在查询中执行事务、软删除、版本控制、日志记录等操作。这对个人项目来说是个不错的选择，但我还是会非常小心地将其用于生产。
我总是事先进行两次/三次检查，并制作一些表格，以便它了解我的表格是如何运行的。
我经常使用人工智能生成狗屎，但不是复杂的解决方案。不过零碎的代码还是可以的，非常实用！
如果你从人工智能中获得了低劣的代码并加以使用，我不认为人工智能是问题所在！另外，AI 代码仍然比我看到的 70% 的（前）同事编写的代码要好。
当我在写一个函数时，发现它不太符合我的要求，于是我让人工智能审查我的代码，并告诉它为什么不符合我的要求，人工智能会很好地指出问题所在并提出修复建议。
不过，我还是会按照自己的风格和格式写出修复建议，并将其视为一个示例。
我觉得这是个很好的平衡。
Code Gen 可能是我第一次感到自己在观点和实践方面与本行业的主流脱节。我试着向这些模型中的每一个询问代码，结果都是正确的，而且我自己写也不会花太多时间。如果我问它的问题稍微复杂一点，它就会给出一些看起来对但实际上不对的东西，而我不知道那条线到底在哪里，所以我必须仔细检查它给出的所有东西。
所以，在下一个机型问世之前，我就不再使用它了。我不知道，也许我 30 岁了还是个老古董。
要求/用途是单线直轨。
目前，我们正在使用 chatgpts o3-mini-high 模型进行人工智能开发实验。
我启动了一个新项目，目标是在保证代码质量的前提下，自己编写最少的代码（类似于我们团队的编写方式）。现在这个项目横跨 4 个 git 仓库（前端/后端、一个共享类型仓库和另一个实用工具仓库），我很惊讶它能跟上进度。我想说的是，目前代码的 80% 可能是人工智能，而我的手动调整约占 20%。
我总是仔细阅读生成的代码，看看它是否适合使用，也许我需要完善提示并再次询问，也许我需要根据输出结果手动修正这里或那里的一些问题，但总的来说，我认为它运行得很好。
到目前为止，我认为它确实是提高我工作效率的好工具，因为我只用了两个晚上就创建了一个相当复杂的全栈项目的 POC（可能总共花了 8-10 个小时）。
我的队友们也取得了类似的成果。我们还尝试用它来重构一个中等复杂度的现有项目中的部分代码，但我们并没有从中得到什么有用的东西。
我们还都认为，要有效地使用这些工具，开发人员的知识仍然是非常必要的。开发人员的经验有助于提出正确的要求，并发现生成代码中可能存在的错误。
在概述可能使用的架构和技术堆栈方面，它也确实很有帮助，而且自始至终都很好地坚持了所选择的方法。
总而言之，我认为它是一款对有经验的开发人员非常有帮助的工具。我一定会继续试用它。
第二张图片缺少了隐藏在铁轨下的炸药，当蓝色货运集装箱经过铁轨时，一旦切换到该特定配置，炸药就会爆炸
第二张照片是假的，我没看到燃烧的火车残骸。
真庆幸我在 GPT 出现之前就精通了软件工程。
左侧的吞吐量为 1，列车无法互相通过，因此一切都以最慢的速度运行，并且是单向的。
而右边的吞吐量要大得多，有很大的灵活性和冗余性。
我不认为这个备忘录说的是你想说的。
更不用说右边那台解决了一个非常复杂的问题，是一项了不起的工程。
同意，绝对不是他们想说的那样。
另外，它们只是用于赛道的不同部分。第一个是开放式轨道，第二个是车站的一部分。
问题是，当每天只有一列火车经过该路段时，你仍然可以获得吞吐量、大量的灵活性和冗余性以及大量的代码。
Ngl，我在 5 个小时内就把这两个文件都存档了。
意大利面条代码。
人工智能：电费账单让你破产
之前的企业设置：1 名开发人员完成需要 2 名开发人员维护的工作
现在的企业设置： 1 名开发人员做的工作需要 20 名开发人员维护
说实话，Ai 合作者在创建模板代码方面很有一套。
我从未见过像人工智能这样制造技术债务的东西
AiDHD
只需要求人工智能在不损失任何功能或特性的情况下，用尽可能少的代码行更高效地重写代码即可。
我从来没用过人工智能编程，更不用说了。我也没打算这么做
一位朋友告诉我，人工智能让编程变得简单多了。他只需输入一个提示，人工智能就会吐出代码。我问他的程序有多复杂？他想的是井字游戏之类的东西。人工智能还没准备好编写复杂的代码。因为它有一半的时间会忘记自己在做什么。这就好比让作者写小说，但它老是忘记人物是谁，把情节从悬疑谋杀改成太空歌剧，再把背景从奇幻改成科幻、黑色幽默、巨蟒剧场。当然，你会得到一个故事。但肯定不是你想象的那样。
不，就像：
右：我第一次写代码：
左：他妈的第五次重构：
如果让人工智能帮你写代码大大提高了你的工作效率，那你一开始就不是个好程序员。
我假设右边的图片是人工智能生成的。看起来轨道都不直。
你还是不明白。人工智能将大大提高程序员的生产力，这意味着工作机会的减少。人工智能将意味着许多程序员失业或职业无进展
他们把一列火车开到无数条轨道上，一旦出现问题，就会把问题降到最低。“哦，原来不需要你”
好的
我觉得不会编程的人自以为会用人工智能编程很搞笑。
这让我想起了那些很酷的日子：按 ALT F4 键，就能得到这个很酷的作弊代码！
或者打开命令行，输入 format c: 让电脑运行得更快！
如果你不会编程，你怎么会注意到它给你的指令是好是坏，甚至是正确的呢？
左边那个运行得很好，已经运行了 200 年，没有出现过问题。
右边那个有一队人站在上面，拼命想弄明白它到底是怎么工作的，为什么会坏。
不错的备忘录。
这是个糟糕的备忘录，右边那张简直就是现实世界中铁路基础设施的真实写照。混乱但必要。试着按照左图的原则运行现代铁路网络，看看会有多成功。
……AI 确实能让你快速、廉价地编码，但代价是牺牲所有质量（而且还要付出长期成本来修复这些垃圾）
火车会撞在铁轨上
我刚让 ChatGPT 给我建个应用，它就坏了，变成了一个骗子。发现新漏洞。
管理层认为右边的图片是更好的产品，因为它有更多的线条，可能可以做更多的事情。
上周，我让 ChatGPT 帮我写 aws cloudformation 模板。虽然它完成了任务，但我却花了很长时间反复提示来调试它。现在，模板在技术上是正确的，但应用程序却几乎无法运行，存在许多未知的错误。它让整个应用程序变得如此复杂，以至于我不得不像以前那样重新编写它。
这很有趣，因为我们只需看看 2022 年之前的备忘录，他们说在 5 小时内制作一个应用程序并不会更好）
一针见血！
软件设计中的参数化，快来试试吧！
看评论之前，我还以为左边的图片是好代码，左边的是坏代码呢
我昨天测试了 claude 3.7 sonnet。它在理解需求方面确实很出色。但代码完全是意大利面条
不幸的是，第一张图片的轨道去错了站，在哈萨克斯坦附近的一个穷乡僻壤。
应该是Therac 25乘以一百万。那就是Therac 25,000,000
你在暗示哪张照片更好，我不明白？
这是什么多线程笑话吗？
10行代码却有100个错误 😅
代码看门人 baybeee
我不知道是 “apps ”少了撇号，还是 “build ”应该用过去时😕。
我还是更喜欢人类
我是做儿童教育软件的。
我们正在更新很多旧的问答引擎，当我为测试用例输入问答题示例时，copilot 试图在下一行回答问题，作为代码完成的一部分。
我觉得这很可爱。
老实说，我确实用它编写了一些简单的程序，用 python 收集数据，用 matlab 分析/绘制数据，ChatGPT 在几秒钟内就完美地写出了这些脚本，只犯了两个错误，而我至少需要 2 个小时才能编写出同样的程序。
当然，法学硕士不可能创建整个应用程序，但对于简单的任务，它能很好地创建代码，而且比我作为初级开发人员编写的代码要好得多。