Re: [閒聊] OPENAI出現前,OPENAI出現後
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
JetBrains內建的ai assistant比上述的llm好太多了
能直接跟現有程式碼互動
等於是幫金魚腦持續喂記憶進去
有上下文要產出正確結果簡單不少
覺得泛用模型太爛的可以試試這種集成在ide內的ai
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※ PTT留言評論
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首PoOPENAI出現前 寫程式 - 2小時 除錯 - 6小時4
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
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Re: [請益] 大家使用哪種AI Assist我來收個尾巴,我試用了一下JetBrains AI Pro 我是使用JetBrains全家桶的使用者 1. 兩者code品質其實差不多,我幾乎看不太出來兩者差別在哪 對於邏輯的理解兩者都差不多 2. JetBrains AI Pro可以做到in-context的修改,比方說你想要他write document10
[請益] 大家使用哪種AI Assist我自己是github copilot使用者,我這邊的使用場景是 1. JetBrains IDE全家桶 2. Golang, Rust, C++,比例大概80 15 5 copilot目前我感受到的好處是 1. 一些非常trivial的工作可以以極高的精確度完成7
Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?先不用談那些面試會遇到的問題,因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting 跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code,而teaching的的結果是使用者會 寫code 不可能無中生有,因為這違反了目前LLM的基本邏輯:文字接龍。所謂的文字接龍 ,前半段提示詞的好壞,決定後半段生成內容的品質,當用戶連怎麼正確描述自己5
Re: [討論] 大家目前寫程式會使用的AI工具純討論 jetbrains ai 跟 github copilot 個人版。 我簡單比較一下在 jetbrains ide 上的表現 1. github copilot 不能聊天(要到2024年) 可以自動補齊
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