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

2 月 9 日
 wanmyj
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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23 条回复
kakki
2 月 9 日
写代码在软件工程中本来也算不上重要的东西吧.
elevioux
2 月 9 日
AI 最擅长“封闭”的问题,有清晰的输入和输出要求,结果可校验,有通用的行业最佳实践一类的。

我自己的感觉,反而是普通的 crud ,可能因为企业业务复杂或历史遗留问题,导致其代码逻辑变得奇形怪状,逻辑链条很长( A 之所以这样是因为 B ,B 之所以这样是因为 C ,C 是因为当时领导心情不好。。。),这种情况让 AI 去写往往不能安心,毕竟可能有时候人都会犯糊涂。
FireKey
2 月 9 日
ai 对中登来说是补强,弥补了产出不如精神小登的毛病.

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