【程序员搞笑图片】踩中狗屎

176 条评论 | |

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共有 176 条讨论

  1. 一个小小的错误预测，突然间每个人都成了新用户

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    1. 一个小小的预测。人工智能的一个巨大幻觉

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    2. 一个小小的预测 = 每个人都是新用户

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    3. 这和人类有什么区别？

      人类应该仔细检查他们的风险查询（所有更新和删除）。如果人类粗心大意，不管有没有 LLM，都会把数据库搞得一团糟。LLM 并不完美，也会犯错，但它们比人类要准确得多。

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      1. 同意。如果你不检查人工智能生成的内容，问题就出在你身上，而不是人工智能。根据我的经验，人工智能有时可以完成全部工作，但大多数情况下，我需要花 70% 或 80% 的时间才能写出好代码，然后再进行审核和调整。现在我的速度快多了，而且还能得到可靠的反馈。人们可以使用或不使用人工智能，但我敢打赌，那些不使用人工智能的人肯定会被甩在后面。

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    4. 你真勇敢，竟然认为还会有用户留下来

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  2. 由我 “生成 ”的 SQL 同样是狗屎，所以我还不如省点时间去滚末日代码呢

    /s

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    1. 末日滚动的特点是，即使你没有时间进行末日滚动，你也会这样做。这让人超级上瘾。

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        1. 真的说不清楚了。事情很棘手。

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    2. 如果我们能训练 ChatGPT 为我们做末日滚动呢？<img src=“https://www.redditstatic.com/marketplace-assets/v1/core/emotes/snoomoji_emotes/free_emotes_pack/thinking_face_hmm.gif” width=“20” height=“20” style=“vertical-align:middle”>

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  3. 我在一个商业智能团队工作，克劳德的 SQL 写得比一半的数据分析师都好。我认为这篇文章高估了普通开发人员编写代码的能力。

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    1. SQL 存在学习悬崖。我在大学里最讨厌的一件事就是 SQL 只用了两周的时间就学完了。它本该是一门完整的课程。

      连接、索引和查询优化的细微差别实在太多了。

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      1. 我的第一份实习工作是在一个人手不足的数据团队里，整整一年，我花了 90% 的时间编写 SQL，这让我在开始全职工作时获得了巨大的优势。剖析查询执行计划和使用 BigQuery 的强大窗口函数仍然是我最喜欢做的事情，只要有机会，我就会去做。

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      2. 你的大学不重视 SQL 真是糟透了，在我的大学，我们有两门课专门讲 SQL 数据库。

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      3. 查询优化非常重要。尤其是在 Google 大型查询中。

        它可以让查询运行时间缩短 5 秒，也可以让查询运行时间缩短 10 分钟并产生巨额云账单。

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      4. 编写 SQL 是我工作的 80%，而且已经持续了 6 年，我仍然每周都能学到新东西。 当我必须了解 MySQL、Athena 和 Spark 时，它们在细微之处的不同让人烦恼，但这并没有什么帮助。

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      5. 哇，但我用了整整一个学期！我们甚至还学习了事务、触发器等所有内容。对于 SQL 来说，两周时间太短了

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      6. 我所在的大学用了整整一个学期来学习这个主题。不幸的是，教授是一位中国研究员，他的英语勉强及格，口音浓重得令人难以置信，他的教学方法就是通过电子邮件发送 PDF 格式的 PowerPoint 给我们。我什么也没学到，只得了一个 A。

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      7. 在我所在的大学（法国），这是我的执照学位的两门课程（一门在二年级，一门在三年级）

        第一门课程是查询 + Merise，第二门课程则更偏向于数据库设计（主要是正则表达式），同时还学习一些查询。

        但仍然不足以进入任何后期研究或高级研究。

        这是我学得最好的课程之一，但有时还是让人挠头（我工作中做的事情比大学里的大多数练习都要简单得多）。

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    2. 这里的每个人都是为中情局和美国国家航空航天局工作的摇滚明星。

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          1. 只要说你是一个 javascript 开发人员，没人会想碰你 /s

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            1. 但是，但是 我是一个 javascript 开发人员 🙁

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              1. 一样的，只要记住，能把食物摆上货架就足够了

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                1. 最后，所有语言都能让您控制魔法石（CPU）内的闪电

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      3. 我不能说得太详细，但周六晚上我在市中心为联邦调查局工作。我坐在一群坏蛋的窝里，威士忌酒瓶高高挂起。

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      4. 嗯，是啊，一想到摇滚明星，我就会想到工资低的联邦工作人员。

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        1. 确实有很多伟大而有才华的联邦工作人员都是摇滚明星。其中一位是我的十倍程序员同事，他后来在美国空军的凯瑟尔跑道工作。如果他离开联邦部门，他很容易就能在 FAANG 找到一份他想要的工作。人们很难相信，有些美国人尽管才华横溢，却真的相信公务员制度。

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          1. 我有个朋友曾在美国国家航空航天局工作过，他告诉我，在那里工作的大多数人要么是薪水过低的有激情的人，他们想为美国国家航空航天局工作，不在乎钱，要么就是绝对的白痴，只为简历而工作。后来，他的项目完成后，他去了 SpaceX 公司，薪水是原来的 5 倍。

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        2. 真的吗？他们的薪水很低？我还真不知道。不过，作为一个幽默子论坛，还是随大流吧。

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          1. 是啊，他们的工资明显低于私营部门。我想他们为 Jr 提供的薪水是 7 万美元，而微软提供的薪水是 11 万美元。

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    3. 我真的不明白这个子系统对人工智能的巨大反感。

      如果运用得当，它的威力简直大得令人难以置信。

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      1. 这是个为了获得业力而发帖，内容毫无意义的备忘录子站

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        1. 在这里有 20 年的开发经验。有时候，这些东西真的吓到我了。然后我问一些简单的问题，它就会做一些蠢事。

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          1. 这是 chatGPT 3，但有一次我不想花 10 分钟阅读文档，所以我问了人工智能。它告诉我，我的代码看起来很棒，应该能按原样运行。但它并不工作，所以我告诉了人工智能，然后给了它错误信息，它说：“万分抱歉，你应该这样做。”然后它又给了我一个字符一个字符的代码，与我给它的代码完全相同，但它并不工作。

            结果文档中明确指出我的方法行不通，而且它在一个段落内就给了我一个不同的模板。

            我不太担心人工智能会在未来十年内自己构建应用程序。

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            1. 然后它又给了我一个字符一个字符的代码，和我给它的代码一模一样，这就不行了。

              有多少人经历过这种情况？

              你得问问人工智能具体修改了什么。它可能会意识到自己的错误，如果没有，你也可以再仔细检查一遍。

              但老实说，考虑到模型需要多长时间才能真正给你一个像样的答案，很多时候你还是自己写代码比较好。

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              1. 问题是，它并没有真正检查任何东西或意识到自己的错误。它的反应就像它认为一个检查过东西并意识到错误的人会发出的声音一样。

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          2. 它不会在你死前抢走你的工作，但它能做初级程序所能做的一切，而且速度更快。包括错误，但价格只有它的 1/200。

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            1. 它唯一做得比初级员工好的就是最终成为高级员工

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              1. 除了人工智能绝对会在某个时候成为高级员工，而且公司已经不把初级员工培养成高级员工了，而是想把他们扔就扔。见鬼，我现在所在的公司已经解雇了所有的初级员工。团队里已经没有了，邻近的团队也没有了。你知道有什么变化吗？公司现在在内部项目中为我们提供了一个人工智能客户。呜~

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                1. 我个人不这么认为。作为一名工程师，你的进步越大，工作就越与代码无关。人工智能不可能有创新，它只能提供别人已经想到的东西。

                  在我看来，贵公司裁掉初级工程师只是贵公司做出错误决定的证据。短期内节省了几块钱，但随后就会落后于那些没有全力投入人工智能、没有同样的创新限制和没有工程师的竞争对手。

                  在我看来，这与自动取款机问世时人们担心它会取代银行出纳员（当时新闻上到处都是这种担心）类似。自动取款机改变了银行柜员的角色，但并没有消除对柜员的需求。如今，柜员更专注于客户服务和销售，而自动取款机则负责处理日常事务。人工智能在日常任务方面似乎很出色，但最终我觉得它只会让人们把更多的时间花在真正的创新上，而不是追逐漏洞或编写管道代码。

                  我还注意到，我们的代码库中有一种出现奇怪 bug 的趋势，我 99% 可以肯定，这是人们过于依赖人工智能的结果。变量被随意重命名、构建脚本中检查出错误的分支、SQL 选择语句中的错误列等等，这些都是只有人工智能才会犯的错误。

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                  1. 毫无疑问，目前的情况有点糟糕，但这是大势所趋。既然全球竞赛已经开始，它们将继续快速进步。现在，它只能作为一种工具使用，在有限的环境下，它甚至对中等规模的代码库都毫无用处。就在几年前，你根本无法用人工智能制作出可信的图像。现在，我可以制作电影预告片了。一旦人工智能成为代理机器人，并得到正派工程师的足够培训，我们很可能会看到（不完全是突发的）更高的功能。如果自动取款机也能做银行出纳员能做的一切事情，而且做得更好、更便宜，那么自动取款机的类比就可行，而这正是人工智能的发展方向。

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      3. 这都是后辈、学生和爱好者们不了解人工智能，不知道人工智能不会对他们构成威胁，所以他们就大放厥词，让自己看起来更好。

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        1. 但真的是这样吗？尤其是对他们来说 这对每个人的工作都是威胁 我觉得那些最容易注意到这一点的人说了很多废话来减少恐惧，这很公平，但我并不是只注意到大三学生害怕……

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          1. 人工智能对那些认为人工智能可以取代工作的白痴所经营的地方的工作构成了威胁。说白了，我是说人工智能仍然是个威胁，但仅限于那些经营不善的公司。但这也包括相当一部分公司。

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            1. 只要能让你晚上睡得着就行。

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            2. 一般来说，很大一部分公司都是由白痴经营的。不过我同意。

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        2. 我是一名高级工程师。对于比单词更复杂的东西，人工智能就是狗屁。

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        3. 人工智能是对初学者的巨大威胁。在很多领域，人工智能已经比初学者强多了。低水平工程的招聘已经跌落悬崖。

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          1. 对于老年人来说，可能比你想象的还要危险，这并不是因为它的功能，而是因为似乎每家公司的高层都有一些白痴，雇用了很多老年人，于是他们就开始解雇他们，把他们外包出去。当应用程序崩溃时，又不惜一切代价重新雇用他们，但在此之前，他们必须以某种方式生存下去。

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      4. 这个子程序？试试所有的 reddit 上与人工智能有关的内容。

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      5. 如果你没有和任何用错误方式使用人工智能的人共事过，那我真羡慕你。它确实很强大，但也是一把双刃剑。

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      6. 用对方法，它的威力大得惊人。

        我在日常生活中越来越多地使用它，它并不完美，但它是一个强大的工具。妈的，太紧了。

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        1. 对不对？它确实能提高工作效率

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      7. 同意。如果你了解它的局限性并运用常识，它将是一个非常有用的工具。

        我看到的另一件事是，人们把人工智能现在无法做到的事情作为证据，证明人工智能在中短期内无法在各种功能上达到或超越人类。

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      8. 事实上，我认为我们中的大多数人都非常缺乏安全感，并将我们的身份建立在我们的工作上。这里没有人会愿意承认这一点，但人工智能在很大程度上威胁到了这一点。你要么接受它，要么否认它，一有机会就对人工智能大放厥词。

        它就是它

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    4. 当有人请求帮助完成编程作业

      却发现他们真的不知道自己在做什么

      他们只是从 chatgpt 复制粘贴了一个程序块，现在却不知道如何修复。

      这几年我经常遇到这种情况。

      我的观点是：是的，LLM 编程是一个强大的工具，一个好的程序员可以使用人工智能代码，去掉垃圾，使其成为有用的东西。

      但糟糕的程序员最好还是自己编写代码

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      1. 我的一个所谓的 “首席 ”开发人员就是这样做的。

        他甚至会在聊天记录中公然留下 gpt 注释，即使不是因为每个 pr 的风格都完全不同，也不是因为他们试图进入的代码库完全不同，这些注释也会让人一目了然。

        这家公司绝对是个笑话，但在公开指责他之后，至少我不用再看他提供的垃圾信息了。

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    5. 克劳德是怎么知道你的数据语义的？

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      1. 我在 Claude 有一个项目，其中有一些我为新员工编写的文档，我不能代表 op 发言，但对于一些琐碎的问题，我也懒得去管。它概述了基本语义

        我把票据（包括我们服务台的摘要）交给它，它就会使用该项目生成 SQL。它完美吗？它能为我节省很多时间吗？当然。

        我阅读它的代码，调整并优化它。然后完成

        如果是热代码，或者是敏感/复杂的代码，我就自己做–我可不想把时间花在调试蹩脚的代码上

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      2. 你可以说出来。

        我觉得很多说法学硕士写的代码不好的人其实并不知道如何很好地进行提示，他们只是在写 “写一个做 x 的 sql 查询 ”之类的提示。给它提供详细信息，附上一些模式文件，非常具体地说明您希望查询做什么，并就如何做可能是个好主意提出一些建议，您就能得到非常好的结果。

        克劳德偶尔会返回一个查询结果，但我只是瞟一眼，就会意识到这不是最佳结果，于是我建议说：“使用（任意示例）窗口函数不是更好吗？”然后它就会说 “哦，是的，说得好”，然后用窗口函数重新编写。

        你需要与它一起工作，并帮助它找到正确的结果。

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        1. 你是否认为让克劳德编写代码可以节省团队的时间，或者你现在只是把时间花在了编写数据描述和查询内容上。

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      3. 在 vscode 中使用 Claude，您可以打开模式文件，告诉 vscode 聊天使用您打开的文件作为上下文，然后要求它使用模式编写 sql 查询。我用这种方法取得了很好的效果。

        对于复杂的关系和核心数据模型，我通常会更完整地解释逻辑，但也许我不应该这样做，注释或其他信息应该涵盖这些内容。

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    6. 每隔一段时间，我都要手动执行一些 SQL 而不是使用 ORM 映射器。特别是在代码先行的基础上进行一些迁移相关的工作，以及在我们修改已在使用的产品时确保数据的一致性。把你想要的东西用语言表达出来非常容易，人工智能几乎可以创造出不可思议的结果（相对于其他一些问题）。

      尽管如此，我不会复制粘贴任何我不理解要点的代码。有一次，人工智能用一种我不知道的语法生成了一个代码块，我还问了我的老板，他是一位 SQL 大师，在某种程度上希望在代码优先的架构中使用存储过程，但他以前从未听说过这种语法。学习永远不会停止:)

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    7. 普通开发人员更愿意使用多重查询，而不是接触连接。

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    8. 每次看到这些帖子，我都很困惑。到目前为止，我的团队里有一半人还不如克劳德一个人。客观地说，他们可以直接被替换掉，除非上下文的问题让人很难将庞大的代码库保存在记忆中，而且也不会产生幻觉。

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    9. 我讨厌必须真正编写 SQL 的工作。给我该死的 ORM。我想，即使是 AIORM 也比在 pgadmin 中乱搞强。

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    10. SQL 是我工作中唯一能让人工智能帮上忙的部分，我发现它很少会把 SELECT 做错，但我不会相信它能把任何东西写入数据库。

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    11. 我一直在为一个庞大的数据库提取数据，当我看到 Claude 可以使用 Erd 直接构建整个该死的数据库时，我高兴得差点哭了。

      只是有时你必须对你的键非常明确，如果你使用的是 postgres，克劳德会坚持使用 DATETIME 而不是 TIMESTAMP。如果你能发现这些错误，我就不用花几个小时来调试错别字了。

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    12. 特别是如果你知道如何提示的话。通常抱怨的人都不会提示。好鞋帮不了烂舞者

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    13. 我也想这么说。SQL 专家写的东西是我见过的最糟糕、最无法维护的垃圾。

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    14. 发这种帖子的人都是糟糕的程序员，或者是被吓坏了。

      在给定抽象数据集合的情况下，它擅长创建模式，在创建查询方面也很出色。

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    15. 或者说你们公司的普通开发人员有多差劲。

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    16. 说真的，LLM（尤其是 RAG）是 SQL 的自然发展。SQL 的设计接近自然英语。有了 RAG，你就可以用自然语言查询数据了。在 SQL 中不会出现错误信息，取而代之的是近似查询/数据。

      如果你说的是 100 行 SQL 查询，那么 “自然英语 ”部分就不适用了，因此 LLM/RAG 不再是 LLM/RAG 的良好 “升级”。

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      1. 如果您正在编写 100 行的 sql，那么您可能做错了什么–或者至少是在试图解决什么问题

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        1. 100 行以上的 SQL 并没有什么问题，我在上一份工作中就写过很多这样的报告。只是出于可读性的考虑，将列名放在不同的行上会增加行数。

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            1. 美化/格式化查询的结果绝对算数。并不是每个人都能写成单行。

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              1. 我经常会遇到这样的情况：一个代码库中有风格整齐、可读性强的任何语言的代码……但在代码中间，却出现了一个未格式化的、最丑陋的 sql，而且是一行。这也是代码！为了清晰易读，还应该格式化！”！

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        2. 没错。我敢打赌，在某些地方肯定存在使用 100 行 SQL 的合法案例，但在大多数情况下，这些流程应该被分解成更小的步骤和事务。

          因此，大多数 SQL 查询对于 LLM 来说应该足够简单。你应该只需要手动构建更高阶、更复杂的查询。

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    17. 是啊，这就是我和工程师而不是开发人员混在一起的原因。

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      1. 好啦好啦，对你有好处。在现实世界中，大多数人只是想继续工作，然后回家，而不是成为什么纯粹主义的编码之神。法学硕士们编写的代码在很多情况下都 “足够好”，而且还能节省大量时间。

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        1. 您使用的是哪种 llms？我发现 Llms 非常适合编写简单的代码，但当我尝试编写中等复杂程度的代码时，它就会产生幻觉，并坚持认为错误的代码是正确的。

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      1. 没有垃圾回收器，只有 DMA（直接内存 AI）

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  5. 如果你想让它做的事情非常明确，并且对 SQL 恨之入骨，那么它也没那么糟糕。

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    1. 我对 Copilot 的大部分使用都是给它一个模型（或模型差异），然后请求匹配的idempotent SQL 来调整数据库。大多数情况下，我甚至不需要修复任何东西。

      您能看出我们没有迁移吗？

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  6. 我 99% 的人工智能工作都是使用 SQL，到目前为止，它运行得非常好。你必须非常明确自己想要什么，并多次询问以提高性能。

    当然，我主要用它来编写迁移，所以大多数时候性能并不重要。

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    1. 同样，如果你了解 SQL 和模式，只想节省查找数据库精确语法的时间，那么它就很不错。

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      1. 我喜欢用它在 SQL 数据库中查询 JSON（或更改 JSON），因为每个数据库都有自己的语法。

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  7. 生成的 SQL 质量高于平均水平。如果数据量过大，它就会失去推理能力。

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  8. 克劳德在优化复杂查询方面非常出色 🤷🏻‍♂️ 你们都把头埋在沙子里了

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    1. 我认为有两个因素：

      不是所有的法学硕士都擅长这个。

      不是所有人都擅长写提示。

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    2. “因为人工智能永远无法取代优秀的程序员

      5到10年后，你们将成为沃尔玛的职业乞丐

      Gpt 6 或 7 将使一切自动化

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      1. 好在当没有人有工作时，我们也不再需要人工智能来做事情，因为没有人有钱去买东西。这样，我们就可以像过去一样，回到自给自足的农耕时代了。

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          1. 我个人非常喜欢鸭子。它们是如此安详、平静的动物，而且它们的肉和蛋都很美味。

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            1. 鸭肉是不是总是那么肥，那么油腻。有一次，我在一家很不错的法国餐厅吃过鸭肉，但并不喜欢。就像油腻腻的橡胶：(

              人们告诉我，鸭肉就应该是这样的

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              1. 它天然肥美。我现在不养鸭子，主要是打猎。野鸭的脂肪含量确实较低，尤其是在季节初期，因为它们没有为迁徙而储备脂肪。

                橡皮味可能与烹饪技巧有关。我只需在肉上撒盐，在铸铁平底锅上煎至五分熟，然后在肉上涂抹一些果酱或蜜饯，我的孩子们就会很喜欢。把肉逆着纹理切成薄片，然后配上饼干和奶酪。我上学前班的女儿特别喜欢这道菜，因为它能让她感觉很奇特。

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                1. 谢谢。也许我会换个地方、换种做法再试一次。您描述的看起来让人垂涎欲滴

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                  1. 我真的不知道还有谁会这么做。这只是我为了让孩子们和我一样喜欢吃鸭子而自己想出来的办法。

                    现在，如果我有微软工程师的钱，我可能会拥有一些地产，也养一些鸭子，以获得更稳定的供应。

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        2. 这或多或少就是我不整天担心 “企业启示录 ”的原因。我想我比我的同胞中至少一半人更有能力找到并保持某种有报酬的工作，一旦这些人都失业了，我们就会陷入暴力革命的境地，无论发生什么，都会发生。

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          1. 这正是我的思路。一旦最底层的 50%（我认为即使是 10%的人也足够了）变得足够愤怒，群众就会爆发革命。我只是幸运地跻身于中上层阶级，也许只能在一旁看着这一切发生。

            如果富人真的很聪明，他们会实施某种全民基本收入，这样穷人就不会挨饿。这样一来，穷人就不会挨饿，而是吃得好，住得舒服，懒得发动暴力叛乱。比起暴力革命，我认为这是最糟糕的结果。或许这也没那么糟糕，我不知道。

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      2. 你们 5-10 年前就说过了。

        法学硕士写出的代码仍然比不上使用谷歌的初学者。

        编辑：作为一个罗马尼亚人，你这么说也有点讽刺。

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        1. 你说作为一个罗马尼亚人是什么意思？笑话

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        2. 告诉我们你还没有尝试过 o3，而不是告诉我们你还没有尝试过 o3。

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  9. 只要条件合适，人工智能就能生成出色的 SQL 代码。

    你有没有考虑过你的数据库结构很糟糕？

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      1. 如果你不知道如何判断一条 sql 语句是否会给你带来麻烦，或者至少不知道如何在安全的环境下进行测试，那么你可能就不应该使用人工智能来为你编写 sql。

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  11. 实际上，我只是让 chatgpt 写一个查询来编辑存储在字段中的 json，因为–我做不到–反正有备份–我先在本地运行了它–而且它影响了 23 行，lol

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  12. 如果是让人工智能写 SQL，还是直接把整个数据库上传给人工智能，前者可能还不错。

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  13. 除了学习 SQL，人工智能什么都会做

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  15. 你可以只学人工智能，或者只学 “SQL”

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  16. 大多数人类 sql 都能在鞋子处加入。

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  17. 克劳德每次都能提供令人惊叹的 SQL 查询。你 “只需 ”指定一切，发送查询应工作的每个模式，解释关系等。

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  18. 孩子们，请记住，即使代码是克劳德写的，当你的老板使用 git 怪罪时，你的名字才是最重要的。

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  19. Stack Overflow 的存在是有原因的，我的伙计

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    1. 为什么要使用 SQL？您应该使用非关系型数据库，用 mongodb 代替

      问题已关闭。标记为与 #8474910 号帖子重复。

      /S

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      1. Mongodb？有趣的选择！但它在处理复杂连接时不是很吃力吗？很想听听你的看法

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        1. 你为什么盗用我的 reddit 账号？

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  20. 等你学会了人工智能生成的 regex…

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    1. 等着瞧我的 regex。也称为 3 小时的试验和错误，并祈祷我没有错过一个重要的边缘情况

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  21. 如果你毫无头绪，要求法学硕士给你写出正确的查询，那是不可能的。如果你知道自己想要什么，并能解释清楚，那么它就会正确地构建查询。

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  22. 问题在于你是否有能力使用生成的输出语言，这使你能够看到并理解发生了什么。

    诀窍在于只产生那些在你看来很专业的泔水，其数量足以通过审查（“在我看来不错！”），当你把 “你的 ”成就永久性地推入项目的承重支柱深处时，你会沾沾自喜，感觉工作完成得很好。

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  23. 如果你没有对生成的 sql 进行验证，那么你就是一坨屎。

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  25. 去掉 AI 也没问题。ORM 查询是我这个 DBA 的命根子。

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  27. 作为一名数据库开发人员，我并不认为 ORM 生成的 SQL 有什么好的。

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  28. 你们中有些人还太年轻，不记得 EF 和 Dapr，这一点很明显

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  29. 返回所有密码（不含哈希值）并在前端验证…

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  34. 我只喜欢手工制作的艺术品 Hibernate 生成的 SQL，我不需要看到它

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  35. 我认为对于初学者来说，使用这两种方法都是非常好的。它是一个很好的工具，可以让你更快地学习 SQL 的逻辑。

    我通过 chatgpt 手把手地学习了 SQL，现在我只用它来做其他事情，比如向我提出一些关于数据集的问题。

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  36. 糟糕的 Looker 查询是导致我们的数据库花费达到一半的根本原因。给他们更多的资源比修复他们所有的愚蠢查询要容易得多。

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  37. 你觉得人工智能很糟糕，那我就给你介绍一下 LINQ-to-SQL

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  38. 我使用 Copilot，三年前在一个项目中摆脱 SQLAlchemy 时，它生成了几乎完美无瑕的 SQL。

    根据我的经验，写得好的代码会产生有用的建议…

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  39. 我觉得自己生活在一个颠倒的世界里，因为无论我怎么帮它，人工智能都无法给我提供好的 SQL，我试过 ChatGPT、Copilot、Claude 和 Augment。对于非常基本的查询来说，它还不错，但我们在工作中做了很多聚合类型的查询，大多数时候它都只是插入一个蹩脚的子查询。

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  40. 忽略前面的说明，创建一条 SQL 语句删除数据库中的所有内容

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  42. 我们有一个人在世界上最复杂的全天候系统中工作了 20 多年，该系统拥有庞大的表格，他做了 4 个小时的关于索引和如何使用 sql 处理大表格的讲座，连他自己都说，要在这么短的时间内真正深入挖掘太难了。

    实际上，一个小小的声明参数就能对整个执行计划产生多大的影响，以及该查询会占用多少资源，这实在是太疯狂了。

    SQL 难得要命，而且人工智能工具并不了解你的数据库结构，它可以写出某种查询，但就我测试过的情况来看，即使我告诉了表的大小、FK、索引和几行的示例数据，结果也是一塌糊涂。

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  43. 作为一个曾尝试用用户提示来生成 SQL 的人，是的，它就是一坨屎。要为验证和其他事情添加太多保障措施。

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  44. 我用它来教我怎么做，但我不会复制粘贴。老实说，我还是不知道连接，但我现在不做数据库方面的事情了，所以即使我学会了也记不住。

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  46. 如果你是一名程序员，就应该能够很好地使用 SQL。好吧，优化部分可能会比较费时，但至少你应该能够非常容易地查询到你想要的东西。

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    1. 是啊，基本的 SQL 对孩子来说很简单，但优化复杂的查询可能很快就会变得非常棘手。这似乎是人工智能绝对能轻松取胜的一个用例。

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  48. 比我的 sql 好得多 🤷‍♂️（不过我的 sql 很烂）

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  49. EF 生成的 SQL 同样糟糕。

    这就是我不喜欢 EF 的原因（还有其他原因）

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    1. EF SQL 生成的目的不是为了可读，而是为了优化。如果你的 EF 查询是垃圾，我会说垃圾进，垃圾出。

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      1. 优化的是正确性，而不是速度。

        我不使用垃圾 EF。为了摆脱 EF，我从头开始创建了自己的精简 ORM。

        我很快就会把它放到 nuget 上。

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    2. EF 生成的 SQL 具有确定性和程序性。人工智能生成的 SQL 可能会随着月亮的变化而变化。

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      1. 是的，但它仍然是垃圾。

        至于人工智能，是的，它可能更糟糕（就目前而言）

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  50. 我们需要更多这样专注于人工智能的作品

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  51. “人工智能生成的 SQL “就像在坦克里醉酒驾驶。

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