Re: [閒聊] OPENAI出現前,OPENAI出現後
※ 引述《seiya2000 (風見)》之銘言:
: AI寫的程式有這麼糟糕?
現在用AI寫程式
只能說會用跟不會用
那個體驗是天差地遠
許多人以為用AI寫程式
就是給它一句話
「幫我寫一個Google搜尋引擎」
然後劈里啪啦通通寫完你複製貼上就交卷惹
有這種觀念那絕對會認為AI寫程式爛到不行
事實上
程式最麻煩的地方並不是把程式寫出來
而是釐清需求
基本上把需求搞清楚
程式就差不多寫完了
這樣講看起來表面上很簡單
但其實真實世界所產生的需求是可以非常細膩的
例如我隨便舉個最常見的功能
就說會員登入好了
老闆今天走過來跟你說
欸你是工程師對吧?幫我寫個登入功能
然後他就走了
你是工程師肯定滿腦子問號
登入會員背後是要用哪一種資料庫?
介面是要用網頁還是桌面應用還是手機APP還是嵌入式系統?
要用哪一種程式語言?
要不要加密?
要不要做使用者輸入驗證?
會不會要串接第三方的庫?
帳號要用email還是電話還是會員編號還是使用者自行輸入?
自行輸入的話是英文數字可不可以有特殊符號甚至使用其它語言?
然後你拿著一拖拉庫問題跑去問老闆
老闆卻嗆你
你連這個都不會還要問我?那我一個月花幾萬元是白請你嗎?
這就是很多人對待AI的態度
要使用AI幫助你
各種前置條件和需求絕對要告知
越詳細越好
那因為很多功能其實你用自然語言根本無法把需求的細節很完整描述出來
所以只能自己先拆分成好幾小塊
每一小塊盡可能以詳細的說明讓AI懂你要的是什麼
讓它一段一段生產出來
你再慢慢的把它拼湊調整起來
你可能會覺得這樣AI哪有比較快?
當然比較快
因為你就算不用AI
一般寫程式的流程也一定是像這個樣子
先將需求分解、模組化、零件化
再將各個模組與零件的細節詳細檢討
最後再開始寫程式
而這樣也才有辦法進行單元測試
那會用AI的人就是能超快的產出那些零件
並且調整成自己想要的樣子(甚至叫AI幫你重構)然後跟其它零件組合起來
這才是真正能讓你感受到AI有多好用的方法
--
請幫我設計一個用滑鼠瀏覽PPT的系統
PTTstar:
AI是輔助 不是主力 網路上很多說原本不會寫程式用Cursor十
分鐘寫出一個APP能賺多少錢 那種就很恐怖
網紅要流量 總是要聳動下標騙點擊嘛
※ 編輯: strlen (118.169.14.13 臺灣), 11/22/2024 23:22:22PttChrome:
AI可以幫忙交女友嗎
55
首PoOPENAI出現前 寫程式 - 2小時 除錯 - 6小時6
這應該是笑話 或者是說junior工程師才會認同/想出來的笑話 實際AI寫code的應用場景是這樣 func myWif 輸入完 AI直接自動幫你補完 func myWifeNTR(Wife* wife, Guy* guys, size_t count) {3
感覺這比較會發生在ChatGPT 3.5時期吧 4O或新的O1P根本天差地遠 還有好幾家像是Copilot等等也都很猛 另外 先上一下老圖 AI要有用的情況是你原本就能夠寫出來 就算是要花好幾小時也沒差8
OpenAI出現前 一天8小時工時 4-6小時在爬document, forum跟stack overflow 2-3小時敲代碼 OpenAI出現後 1小時跟它腦力激盪討論概念2
怎麼說呢 AI有好用的地方也有難用的地方 像是我現在遇到code、log 要通靈之前先丟AI 讓他幫我通靈 然後配合AI的結果看程式碼 這個時候就很屌 居然可以從那一坨中看出前因後果3
"寫註解" 這個其實我覺得 Copilot 比 Intellisense 強最多的地方 就好像 Autocompletion的機能延伸到了寫註解上面 打程式的時候用到的頻率滿高的 現在不少LLM可以讀你的repo之後, 會回應你一些問題。不過大部分回應都滿罐頭的就是了11
ChatGPT生成程式碼 - 5分鐘 除錯 - 24小時 你把這段改成 Google找答案複製程式碼 - 5分鐘 除錯 - 24小時1
這就是使用者問題了 自己手打程式時:拆解需求、一步一步構建 想用ai寫程式時:把需求全部貼上要對方一秒內生出成果 這不就慣老闆思維 我自己沒在用chatgpt copilot gemini這些泛用模型10
完全看寫什麼程式 和自己是否了解自己要幹嘛 TLDR; 寫網路上能找到範本的程式 做一點修改 ai可以做的不錯 省去自己慢慢爬文的時間
爆
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爆
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