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用了 AI 写代码,感受到了恐惧,软件中登的经验积累已经是过去式了
wanmyj ·
2026-02-09 13:52 ·
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22 年底 chatgpt 刚出来的时候,我就用上了,但是一直到上个月,我都把 github copilot 当成 AI 的标准用法,就是你给他一些提示词,他给你写成代码,整体的架构和数据还是要程序员自己设计的,相当于司机还是自己,但是载具已经由马车变成了汽车。
后来看油管有人介绍后用了 RooCode ,WCAO 直接惊掉下巴,很复杂的 C++项目,直接对他说产品经理要什么 feature ,不到两三分钟就把项目完成了,编译出现几个小错误,改了一改编译通过,成品稍有瑕疵,让 AI 重新调整一下,基本上就可以交付了。
写的代码质量比我高,一些错误的处理都是在我预估的范围之外的,它都能考虑到。即使有一些没考虑周全,但对于这个 feature 它只花了不到 3 刀,对公司来说肯定比我便宜多了。
以前时候认为为了更好的在公司发展,除了技术外,理解业务代码也很重要。现在 AI 直接把我对工作的理解给冲掉了。我在想如果我是老板,我只需要雇佣我加一个 AI ,就可以有三个我的工作量。不必说 AI 不能担责任,员工才能担责任之类的话,只要让驾驭 AI 的那个人担责任即可,就好像小组长对上面要担着组员做错事的责任一样。
AI 是软件和算法工程的人搞出来的,所以 AI 在软件开发的领域做得非常好。之前我是觉得 AI 只能应付下力扣刷题,现在真切感觉到 AI 能替代自己工作的七七八八了。不知道其他人有没有同感,现在招聘都已经不用做题了
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其实 AI Coding 最大的问题一直是如何给 AI 最合理的提示词和上下文,以及如何最大化的利用 AI 的上下文容量。
如果你的需求可以几句话说清楚,没有任何歧义,那其实也一定不是很复杂的问题。而且一定是界内比较统一,有最优实践的问题。
而实际上的软件工程实践并不都是这样的理想情况。而且是越靠上层,越贴近用户,越反直觉,越反逻辑,越反效率。 这时候 AI Coding 的表现就比较不尽如人意。