以前屎山里的屎是人亲自拉的,管理起来还算能接受。
现在那些拉屎的人觉得拉屎太累太慢了,直接用抽粪车往我这运。
我草泥马的。
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非常认同 DBinary 说的,其实我们并不反感ai代码工具的使用,而且和很多公众认知恰恰相反,程序员群体因为终身学习,大部分都是非常乐衷于使用折腾新技术的,ai作为可以帮我写完一段无聊代码,从而保护我们头发的工具,自然是非常欢迎的。
顺带一提:我和几个老家伙是 copilot 最早的一批用户,那个时候甚至还没有大模型(早年间 copilot 的申请资格是根据你的 GitHub 仓库贡献量来给你排队的,而不是看你是不是闲得没事干)。所以看着一群毛都没长齐的小崽子们把新的模型和IDE当宝可梦一样比来比去,我就感到可笑。
我们抗拒的并非ai代码本身,而是在抗拒媒体借此炒作之后的不良风气。
因为大部分人是没知识储备对科技进行的独立思考的。
大部分老百姓是纯良的,他们对于高科技真的就是你说啥,他信啥(如果你的观点可以满足他的情绪价值的话)。
结果现在一堆自媒体天天说着ai代码可以取代程序员,然后一帮脱产的又渴望获得社会认可的年轻人就真的信了,他们把对认可和虚荣的追求化作ai的吹捧,进而加剧了ai代码可以取代程序员的公众认知的演进。(拜托,你一个数据结构都没学明白的小子,拿AI编程做了一个半吊子都不能成为项目的项目,然后扔到媒体上炫耀,并不会让我们觉得你多么nb,在我们眼里,你和那帮拿着 tw + react + supabase + vercel 的开源商人一样,让人感到恐惧和反胃。我们仍然只会把内部的推优名额和资源让给那些踏踏实实修炼基本功的学生)
不少不懂技术的老板也看到了这些信息,久而久之就会形成一个非常不好的现象:他们之前觉得招一个程序员要1w一个月,现在他们觉得只需要5000一个月了。
时至今日,你还没有找到一款得到市场认可的软件或者平台网站,它完全由一帮不懂编程的人用ai编程开发出来。
懂技术的老板因为自己写过代码,他知道ai代码本身是有用的,但是远没有引流的标题那么夸张,这股风气对他们手下的招聘倒不会有很深的影响。
我认识过不少IC领域的老板,和他们合作聊几句就知道他是不是技术出身的了。他们对ai代码的态度如同我上面所论述的一样,有所分化。不懂技术的老板上来就是,能不能把某个流程用ai完全取代,我直接说不能,办不到,然后不欢而散。懂技术的老板(15年C++和verilog开发经验)就会小心地问我,能不能用ai优化流程中的某个环节,达到预期值为15%的时间开销优化效果,这种聊起来就很舒服,让人忍不住想要和他合作。
所以,简而言之,我们这帮老东西并不反感一项优秀的可以帮我提升工作效率的工具,我们只是担忧它带来的舆论效果对行业的冲击。
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其实这和用google一样,很多人是真的就是不会,所谓的“搜商”讲的就是搜索的能力,你必须要教他才行。
更深一层是99%的人必须要流程化sop这样教他,他才能学会使用新工具,智商是不如ai的,这不是什么暴论,是一个非常现实的情况。
我这里说几点大幅改善各位的ai体验的办法:
o3 high的上下文严重不足,以至于很难去一次性理解所有代码,而且o3 high很容易漏掉很多部分,所以对代码的分析必须要使用gemini pro,让gemini去做大规模的分析,然后用o3去继承这个上下文,去给出每个小问题的解决方案,每个大问题本质上都是小问题的某种集合。
刻意不让gemini pro写代码,gemini喜欢动不动就大规模改代码,对的也容易改成不对的,而且一次性改的范围太大,输出的代码太多,会导致有问题很难发现。应该只使用gemini pro的分析能力,尽可能把大规模的问题步骤化去解决,不要总想着一步到位。
针对每个小问题,都要让o3 todolist一下,而不能一直跑一直改,不todolist的话他会被输出token限制导致输出不足,没有todolist他会做了前面就忘了后面,做了后面又忘了前面,最后按着todolist写代码的可以是o3也可以是o4mini high,todolist完就一直continue就好了。
代码库重构规模比较大的话,要把o3的针对性解决方案开一个新的上下文输进去,每次o3就解决一个小问题,刻意去控制他的上下文。事后可以用新的上下文换回gemini做一模一样的第二次分析,保证o3没有遗漏。
还有就是不要总是逼着ai怎么怎么做,要首先问ai怎么做比较好,然后有问题再修正他,让他充分思考和grep完应该grep的部分,不然他没有足够的上下文,很难理解你的意图。
比如你不要一开始就让他你这部分改成这样那样,而是应该问他,我现在希望这个程序要首先考虑查错效率,你觉得这部分可以怎么改?其实你是知道应该怎么改的,但是这一步至关重要,等于给他一个充分的上下文,因为同一个chat他的所有回复都会一直被这个上下文影响。
o3 high改代码的时候要珍惜上下文,没有意义的上下文可以回退但是without revert,让他尽可能一直接着对他下个问题最相关的上下文去回答。
事实上我认为ai写代码反而是一个检验代码质量的标准,因为如果你本身代码是模块化的,脱离了其他部分,给他输入也一样能跑的,ai是能很好处理的。
但是如果你的代码都是屎山,错综复杂,那别说ai了,人也没法处理,只能重写。
o3 high的智商是非常高的,他能深入理解一些资深程序员都不一定能发现的问题,他的核心弱点在于上下文的限制,所以要小心翼翼的控制问题的规模和范围,充分发挥他的智商。
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我不喜欢用ai生成代码。因为我要对我的代码负责,所以所有代码都得过我手,这是最基础的人工检查。
不过我蛮喜欢将ai当成手册精查手册的,在立项时让它胡扯几句找找灵感也不错。
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