诚心问：为什么这里大多数人不太感冒 AI 写程序？

[pathetique]

事情起因是这样的。前天的一个帖子里（ https://www.v2ex.com/t/1070885?p=1#reply35 ）大家都表示 AI 对自己的工作无用。我只是有点好奇，为什么我的感觉完全相反？所以想分享一下我的感觉和情况，很好奇大家感觉的没用是什么意义上的没有用（因为不了解专业程序员的工作流程）。

本人没学过大多数码，但是算法懂。因为工作和研究兴趣需要（ NLP ，很多很冷门的语言），也会经常坐一些很没办法要做的东西。比如分词器，就和 Andrej Karpathy 的网课跟着做，所以其实前一段时间看见他推荐 cursor ，我前天开始也就试着用。然后就觉得 AI 太有用了。我暂时感觉突然摆脱了对程序员的大多数依赖。

比如，试验阶段就很快用 prompts 做了一个全栈的、机构内部使用的工作记录论坛，感觉很兴奋。因为我之前既不会 java 、也没学过 sql 。就看着看着，debug 的时候，感觉就大概了解了构架、前端后端怎么互动的 blabla ，觉得很不错。我打算马上用现有的经验，写一个网页版的数据库，可以搜集结构化的语料 metadata （就是研究生会看古代语言的、就用这个网页进行标记并且生成结构化的元数据的 database 了，以后 training 时候用）（这样他们做习题就是 labelling slaves 了哈哈）。在之前这是想都不敢想的，肯定会想外包。但即便让专业 coder 做，也会有太多太多需要交流的小细节，比如很多语言是从右到左、从上到下，元音啊各种细节包不包括，乱七八糟的细节，这些调整交流起来会吐血（尤其是 coder 如果完全是技术部门来的），和 cursor 交流就感觉非常好，真的可以一个人把这个想了很久的事情做成。

再举一个例子，我之前也想过用 OpenAI 的 api 去导出一些专业的语料元数据，但是有一定的格式需求。我大概知道 function calling 和新的 Response format 可以实现，但是因为自己不是专业的，手笨不会做。但程序员一般都只会英语或者欧洲语言，对这些元语料的结构理解需要很多解释（因为现代语言一般语法都很简单），这是去年就一直搁置到现在。昨天突然想起来，半个小时之内就开始用 function calling 自动帮我生成 training data 了。今天打算晚点试试 response format 效果会不会更好。

所以我会感觉 ai 真厉害，尤其是很多事情可以一个人做了，会比团队快很多。可能有人觉得 AI 不会 debug ，其实不是这样的。第一，这几天 cursor+claudedev 几乎可以解决过程中 60%的错误。即便不能解决，很快要求它们解释哪部分代码是负责的，看懂之后很容易也能修好剩下的问题。（可能对程序员来说，没学过 java 看 java 的代码是荒谬的。但是实际情况是，其实 java 和 python 里也充满了自然语言，大多数问题理解了出在哪里就很容易看见并且修改。一些更高级的概念，比如类的继承啥的，单独看半个小时也基本理解了，虽然具体语句记不住但是可以问 ai 写。更复杂的 transformer 啥的框架确实要另外学懂才会改造，这个 ai 不行。还有， 剩下 40%的几率 ai 即便不能完全 debug 、但可以快速定位是哪些代码，定位速度可能比有经验的眼睛还快）

是不是专业程序员写的程序都比这些任务要复杂很多，所以 ai 会失效？还是什么别的原因会觉得 ai 鸡肋呢？真心好奇，避争论。

[dandycheung]

主要还是因为上了岁数的人多。

[gaobh]

也就是你说的，主要是辅助玩玩还行，商业软件都很复杂的，需要多个系统串联很复杂的架构。cursor 这类工具只适合独立开发者或者业余选手。

[0o0O0o0O0o]

那个链接也没什么人说无用吧？不是在讨论离不离得开吗？每个人的需求和水平差异太大了，也不太可能有统一答案吧？我对原讨论的理解是：
- 如果总是用 AI 写自己不会写的代码，那就有用且离不开
- 如果 AI 可以帮自己更快地写自己完全掌握的代码，那就有用但离得开
- 如果和那个 povsister 那样，AI 解决不了需求，那就无用

[hhacker]

至少从我用 github copilot 的过程来看, AI 作为一个结对编程的智能助手是合格的
能大大减少一些重复且无趣的代码输入, 大幅提高了我的生产力
目前我觉得 10$/月的 copilot 订阅费是 Github 在做慈善

[HiCode]

警告，下面回答可能跟答主提问无关：

1 ，“提问”是一门艺术，实际上，大部分人只会简单的提问，他们无法通过有效的提问逐步理清自己的需求。

2 ，大模型目前主要是根据提问和要求来帮助解答，解决问题的。由 1 可知，对于不擅长提问的人来说，大模型能实现的效果有限。

3 ，大模型对缺少系统性，逻辑性思维的人（不分职业），可能是毁灭性打击。

[hackyuan]

有用，但没有那么大的用处。
做一个项目写代码花的时间本来就不多，整体方向的上的设计、结构协议等设计占用我近五分之三时间，想好后基本就是写完核心逻辑再填充了，让 AI 填充还是让成员填充区别都不大，当然很多时候成员填充速度还没有自己用 AI 填充来得快。

[hackyuan]

@hackyuan AI 说到底还是得自己去驱动，提问然后筛选有用信息，找成员的话只需要看 Review 和看结果就好了，自己就可以摸鱼逛论坛。
人工智能还是不如真人工智能 😂

[kk2syc]

最大问题是是 OP 搞错了供需关系。

对于程序员来说，困扰的从来不是代码怎么写、好不好写、写的怎么样，毕竟人和代码有一个能跑就行。别说什么没追求，大家出来打工是赚钱的，不是打造艺术品的，就算以前 asp.net 、php 漏洞百出但是也不妨碍赚大钱。

因为 AI 没办法解决：说变就变的甲方需求、屁股决策的产品经理、卸磨杀驴的老板、从天而降的黑锅，以及莫名其妙的人情世故。

[Torpedo]

现阶段使用 ai 还是有点门槛的。特别是怎么提问，优化 ai 回答

[falcon05]

很有用啊，而且对我来说是极为强力的工具，我是属于积极拥抱 ai 工具的那类程序员吧，ChatGPT 、websim 、cursor 和最近新版的 v0.dev 都让人惊喜，但现阶段人的能力决定了工具的上限。如何提问和有逻辑地描述一件事情确实是一种能力。

目前如果没有 ai 的确影响效率，但回归搜索和网络也能写代码。

[yufeng0681]

动手能力强的会举双手欢迎。 工具就是提高生产力的。
对于动手能力一般的，在公司也就想着完成螺丝钉职责的，提高得非常少，因为写业务代码，联调，改 bug ，做项目是他们的工作，AI 写代码对工作的帮助不一定大。何必去折腾。

[zjh7890]

唉，同感啊，我做了个利用 ChatGPT 做代码生成的插件，完美解决样板代码的问题，我工作中用到飞起，嘎嘎好用，发到这里连个评论都没有。

[zjh7890]

再次推荐一下我的插件，gpt-tools ，文档地址： https://kmrvez832l.k.topthink.com/@gpt-tools/Promptshengcheng.html

[supertimbf3q]

@zjh7890 #13 我利用不到甚至看不懂 但感谢你的分享精神:)

[VeryZero]

因为很多人都在开发业务系统，而业务系统的复杂度靠 AI 是解决不了的，也不是几十个字的提示词能说清楚的。否则就不存在开发前的一堆各种设计了。

如果你的工作大部分都是写样板代码，生成后改改就能用，那当然觉得很好用。

我个人觉得对 AI 的依赖程度和对搜索引擎的依赖程度其实是正相关的，如果你工作是面向搜索引擎编程，那 AI 的提升会非常大，因为省略了大量筛选和验证结果的时间。但是如果工作时几乎很少使用搜索引擎，那用 AI 收益就没有那么显著了。

[shakoon]

因为写代码是程序员工作中最简单的一个环节，需求分析、架构设计耗费的脑细胞和时间数倍于写代码，测试耗费的时间也数倍于写代码。尤其如果是在一个大型项目组里，ai 写代码省的那点时间对项目来说意义有限，但光是把 ai 这个蠢货自作聪明命名的变量名修改规范就要多花好多时间

[mumbler]

纯粹是不爱学习，AI 写代码也是需要学习的，真心热爱编程的人早就玩疯了

[NoOneNoBody]

AI 对白丁有用，能出一个大致“框架”，修补一下就能跑
但对熟练的人来说，更需要的是帮助翻手册，而不是设计业务逻辑，AI 设计的业务逻辑目前来说很糟糕，只能设计一个小场景的业务逻辑，复杂就乱套了

[Anarchy]

把 AI 写程序改成 AI 改程序就很多人感冒了

[huyi23]

AI 提问和原来遇到不懂的去 google 有啥本质的区别？？

[zetarylee]

我原来就会的事情能让我做得更快, 例如我简单修改一下逻辑 cursor 就能直接猜一些相应的变化. 我原来不会的事情 AI 能降低我的学习门槛和提高学习速度, 例如我一个从来不懂前端知识的人能花周末一天的时间写一个 vscode 的插件用来科研.

[dayeye2006199]

大多数人连自己的需求都说不清楚，所以都差使不好 AI 牛马

[securityCoding]

@hhacker copilot 变蠢了很多

[quake0day]

简单来说，现阶段 AI 的能力很大程度取决于使用者的能力:

1. 大部分的人其实不会提问——能够精准的描述自己的问题和需求需要对业务非常熟练和很强的能力。而现行教育系统更多培养的是人解决问题的能力，而不是提出问题的能力。
2. 大部分人其实没有能力能够在 AI 的错误回答中一针见血的指出问题并引导 AI 换个思路答题——这要求使用者有很强的观察力和创新能力。

一般你会发现平时比较喜欢折腾的人一般都对 AI 赞誉有加，因为 AI 它确实在我们不了解的领域比我们强，能够提供很多帮助。但是绝大大多数人对于自己的未知领域更多的是一种惧怕，他们不会想要让 AI 去辅助教他怎么去做——他们更喜欢的是待在自己的舒适圈里面。比如拿现有需求（用一个非常复杂的项目，AI 无法读取全部代码）去测试下 AI ，然后以 AI 回答的错误答案聊以自慰，本质上和白雪公主的后妈是一样的 :)

[jlak]

AI 很好，天天用 AI 也天天问
但 cursor 的 chat 我的额度消耗的很少
因为我的项目里他帮不上
让他帮我写个排序写个过滤器写正则很好
但需求分析，架构设计，DEBUG 才是最耗时
这些或许也可以问 AI
但是把需求拆分整理成完整清晰的 prompt 时经常答案也已经出了
思维整理清楚了代码很简单，没必要花时间问 AI
还要花时间 review 他的代码，
相较之下自己敲几下再 tabtab 快多了
op 可能因为 Ai 帮你完成了小程序而惊艳到
但很多项目难的不是代码，op 可以尝试写写大点的项目

最后我觉得 CSS 可能算是个好例子
CSS 代码敲几下谁不会，但难得是设计
现阶段让 AI 设计丑先不谈，还不符合风格

[wdv2ly]

我其实一直很好奇，如果一个人用 ai 写自己不懂的东西，那他怎么发现 ai 错误的地方？尤其挺多人能仅靠 ai 从 0 到 1 写一个完整的网站/app 出来。我代入到我身上，感觉 debug 能搞死我。我现在用 ai 主要是为了减少一些重复和无趣的代码，但是我自己也能写出来。这样我可以随时发现它的错误并纠正。

[SeaTac]

肯定是有用的 我日常会让 chatgpt 写一些记不清的 Linux 概念 或者看新代码的时候让它帮我解释一下
但我可不敢直接用它写代码 就别说工作了 有时候拿它写点个人电脑要用的 bash script 都错误百出

[jlak]

@quake0day AI 作为辅助我很赞同，但 op 情况好像是在未知领域纯靠 AI 探路
给人一种不会英语但是要靠 AI 用英语写书籍的感觉

[zjh7890]

@VeryZero 这个真的是非常同意了，实际开发中设计环节是最重的，所以我对现阶段 AI 的定位就是，辅助把一份详尽的设计方案落地，这个过程不免有样板代码，我这人还是比较懒的，就是懒得写那些，只想用 AI 一键生成，不想自己反复修改编辑，所以写了上面的插件，把常见的样板代码配成模板。

[huangzhiyia]

咋说呢 搜索引擎能解决的问题、大量重复性、结构性、成熟通用的代码 交给 AI 处理能提高不少效率

那些只能通过 GitHub issues 和查看源代码排查的问题以及系统设计还是得靠自己

AI 有用但是没那么神 遇到复杂的问题它就是一个三岁儿童并且还要检查它的解决方案符不符合预期

[ho121]

楼主可以试试让 AI 帮你写个操作系统

[Greendays]

就我目前用的 GPT 来看，感觉写 Python 比较厉害，写完都能用，但是写 JAVA 就一般般。也可能是因为用 Python 写的都是小工具，用 JAVA 写的都是比较实际的业务吧。

[xuanbg]

主要还是让 AI 写代码容易给自己挖坑。。。我就掉过不止一次。当然你可以说只要仔细检查就能避免，或者单测一跑就能发现。可是，如果我还要费力费时 review ，那我还图个啥啊？

[zhtyytg]

AI 只能在现有领域帮你，但是本论坛人均研发尖端。打个比方，我司老板要做一个完全可控可任意自定义的前端组件库，要求所有属性和方法全部开放外部调用，同时要高可用健壮。

[RightHand]

你是不是没看过详细设计？几十页上百页的文档直接丢给 ai ？只能说目前的还是只能写片段，算力不够啊😯

[zhtyytg]

@zhtyytg 作为老板的乙方，我真的不想吐槽这种需求的可行性，每次都只能敷衍一下他

[Bingchunmoli]

因为你既不会一门编程语言也不会 sql 对你来说相当于一个自动查找的手册，但对于我们来说只是一个辅助工具并且百分之 70 可能回答的还是错的或者回答不上来所以造成了这个区别，比如我 golang 不会找 chatgpt 也挺好用，但是自己会的语言找他基本没用，最有用的就是生成正则这种

[k9982874]

前面已经说了作为辅助还行，真要设计商业系统就是一坨，刚出来的时候补全的代码有时候都需要再手工修一遍，现在是好多了 tab 到底就行

[luckycat]

比如针对某一个 Library 的最新版，里边一些具体问题。AI 是绝对没办法给到你最新答案的。用 AI 只能使用那些成熟稳定的，或者也可以说是过期的知识，前沿的最新的是用不了的。

毕竟是先有知识，后有 AI 的。

[bk201]

头像违规了吧，请用自己的。然后工程问题是由很多小问题解决的，即使借助 ai ，你也需要提示词去问，而不是说你给我实现一个淘宝，他就帮你去实现了。

[buf1024]

AI 有时会胡说八道，引入隐藏的 bug 可能是致命的。

[kinghly]

op 觉得有用是因为你不是专业开发，ai 对业余来讲提升很大，但对专业来讲，目前作用有限。一般业余只需要让 ai 帮助实现即可，完全没有架构、设计、性能等要求。

[ZGame]

@gaobh 就算再复杂,局部的复杂度也是有限的吧。对于 ai 来说 ,我感觉像开发者对当前系统的认知加提问的方式,决定了 ai 的上限。

[elevioux]

“AI 写代码” 是什么程度的参与？ Copilot 之类的已经在用。如果指的是“一句话让 AI 把淘宝做出来”，那确实还不太敢想。

[fredweili]

copilot 可以帮我写函数，写测试，写功能代码还达不到，没能力思考和沟通

[murmur]

AI 目前打辅助不错，帮助你学新语言可以，完整开发还做不到

[lzxz1234]

目前阶段的 AI 只适用于对错不重要的场景，例如所有的文案类工作

代码类工作其实并不适合，但为什么某些人会觉得好用可能的原因有
1. 开发者不熟悉当前技术或者框架，如果没有 AI 需要结合百度、谷歌、文档才能正常开发
2. 需要进行大量简单代码开发，且不够熟悉 IDE 原有代码补全逻辑、快捷操作等

场景 1 里的 AI 相当于一个内嵌的实时搜索引擎，场景 2 里的 AI 只是一个高级代码补全工具

没有颠覆性的变化，至于哪些不感冒答案也出来，上面俩场景反一下就可以

[ruoxie]

最近用的最多的场景，丢给 chatgpt 如下 prompt：

You are a service that translates user requests into JSON objects of type "IOption" according to the following TypeScript definitions:
```
export type IOption = { value: string; label: string }[];
```
The following is a user request:
"""
乙方承担费用，1-电费，2-水费，3-煤气费，4-电视费，5-电话费，6-上网费，7-车位费，8-供暖费，9-物业费，10-其它
"""
The following is the user request translated into a JSON object with 2 spaces of indentation and no properties with the value undefined:

chatgpt 返回结果：

[
{ "value": "1", "label": "电费" },
{ "value": "2", "label": "水费" },
{ "value": "3", "label": "煤气费" },
{ "value": "4", "label": "电视费" },
{ "value": "5", "label": "电话费" },
{ "value": "6", "label": "上网费" },
{ "value": "7", "label": "车位费" },
{ "value": "8", "label": "供暖费" },
{ "value": "9", "label": "物业费" },
{ "value": "10", "label": "其它" }
]

结合代码模版生成如下代码：

export const costOfPartyBOptions = [
{ value: 1, label: "电费" },
{ value: 2, label: "水费" },
{ value: 3, label: "煤气费" },
{ value: 4, label: "电视费" },
{ value: 5, label: "电话费" },
{ value: 6, label: "上网费" },
{ value: 7, label: "车位费" },
{ value: 8, label: "供暖费" },
{ value: 9, label: "物业费" },
{ value: 10, label: "其它" },
];

export const costOfPartyBMap = costOfPartyBOptions.reduce(
(obj, { label, value }) => {
obj[value] = label;
return obj;
},
{},
);

整个过程只是复制了接口文档的备注，其它都是已经写好的工具处理的：

乙方承担费用，1-电费，2-水费，3-煤气费，4-电视费，5-电话费，6-上网费，7-车位费，8-供暖费，9-物业费，10-其它

[jymsy]

都是玩具

[Genshin2020]

AI 对于我开发效率的提升大概有 1.5 倍左右的提升，我几乎是最早一批使用 AI 来协助写业务代码的，这个 1.5 倍提升是实打实的那种加速开发周期，但是其他同事就没有这个效率，对 AI 提问也是一个很有门槛的事情，比如我写一个复杂模块的时候，我会让 AI 先提供一个大纲，然后再按照子模块一个个去完成

但如果直接让 AI 写整个复杂模块，AI 输出的代码很难满足业务需求，太多地方需要人工调整，有时候加上调试时间，发现还不如不用

而分成子模块一个个去写，就可以灵活调整

[clacf1]

很多人是装逼的。

[Wh1t3zZ]

关于业务系统的复杂性，鹅厂有篇文章写得挺不错：
https://mp.weixin.qq.com/s/c0AEQjPkiG0ahiNWx1Ow1Q

[Skifary]

你觉得 AI 在你的领域（算法）能不能提供很大的帮助？

[givenge]

对于大部分的功能，我向 AI 描述需求，可能比我自己写代码还累，AI 现阶段辅助还行，全部代码交给 AI ，不如我自己写

[olaloong]

在我的日常工作中编码部分在版本开发中的时间占比不超过 1/10 ，且不饱和，AI 提升有限

[hhacker]

@securityCoding 确实是, gpt 也变得没有刚发布时聪明, 可能是受到什么变化的影响了, 包括使用 gpt 最新模型的必应 copilot 也同时变蠢了

[duron600]

1. 你对 AI 不了解；
2. 你对写代码这事不了解；
3. 你对测试不了解。

[cloudzhou]

我最近使用了 ai ，但是发现距离真的使用有差距，作为辅助可以
简单一个例子，我费心和他沟通，教会他怎么处理数据，然后终于有一个处理成功
我就再发出一个数据，说“按照上个例子做”，然后这个 ai 就跟智障一样，我又要重新开始调教

总的来说，调教的时间都大于我自己手动写代码了

[tracebundy]

写代码是项目最轻松的一环，我大部分时间是在做设计

[fenglangjuxu]

自从有一次 我问他问题 然后他给了我相反的答案 让我在技术群不至于说是出丑 但是让我的据理力争惨败收场 我就不相信他了

[AItsuki]

简单的不用它写，难的它写不出来，我一般当作 api 文档工具，什么 api 忘了就问一问。
难崩的是你要是问的问题复杂了它还能给你伪造一个不存在的 API

[xjzshttps]

简单的没问题，
但是复杂的需求，AI 就搞不定，甚至开始胡说八道。
目前看也就是能提升下部分代码的编写速度。

[skadi]

api 手册.

[polo3584]

查某个地方怎么写是可以的，但是用它写的直接用就算了，想要描述清楚所有需求就很麻烦，甚至比自己写麻烦。再者，无论是之后要修改或者是写的有问题，都得自己再看一遍理解一遍，因为不是自己写的不知道什么地方容易有问题，更麻烦。

[thetbw]

ai 只能写正常的项目，大多是已经有开源解决方案了

[iCollin]

@ZGame 是这么个道理，你提问的内容决定 AI 的上限，但是大模型本身有天花板，需要投喂。

我们更认为常规大模型的深度，只能指导非行业人士或半熟手；你就比如我做一个方案，AI 的内容几乎不能用， 现在我在找怎么搭自己的 AI 框架，我们看的还是 AI 本身具备的能力，确实不太喜欢 AI 的语料库。

经常给朋友说，如果你提出的内容，AI 回答让你很惊艳，那只能说明你在这个领域是一个外行。

[chainal7777]

100 行之内，ai 很强，100 行之外，ai 又快又强（不是

[183387594]

网络上有异议的人回复的多，你发贴说 AI 对写代码毫无益处，得到的回复会完全不同 😑

[TArysiyehua]

我们组有专门研究 AI 代码这块，这么说吧，如果是简单的提问他还是很强的，比如 web 你多多少少懂一点，但是不是很熟悉，这时候你问它，它就很强。
但是但是，大型的商业项目它只有在某个非常具体的细节业务才有用，就是上面举例的，这是通用 LLM 的通病，所以我们需要研究专有 LLM 。
特定领域的 LLM 还有一个问题，就是大型项目无法做到基于项目来给出答案。比如说我要请求网络，基本上大型项目的网络请求，都是封装好的，所以你问 AI 给你写个网络请求，它只会用同样的网络请求，这肯定是不行的。
所以我们又研究了 Lora 跟 RAG ，但是目前看来效果并不好，还要持续研究迭代

[TArysiyehua]

@TArysiyehua 它只会用同样的网络请求 改→ 它只会用通用的网络请求，而不是封装好的

[guxin0123]

[Tink]

AI 只能“写”，不能写

[zw1one]

因为咱们真用过它写

[noyidoit]

反正我不知道为什么，我从业务到测试都是在用 AI 写。

不要在意 AI 不能做什么，而是去在意 AI 能为你做什么。

[artiga033]

很简单 训练材料少的领域 ai 就蠢的一 b ，就算是做 web 这种，我一旦用个冷门框架 结果它所有的代码结结构还是按照那些热门框架来的，当然你说愿意花时间把相关知识全整理出来喂给 ai 也不是不行，不过没法改变样本较少情况下现阶段的 llm 理解能力还是比人脑弱的多的现状

[skyadmin]

先问是不是再问为什么？我怎么觉得在座的各位都对 AI 写代码很感兴趣呢？
但和 AI 绘画、AI 写作这种文艺类的东西不一样，图片好看就行，文章看起来篇幅长辞藻华丽就行。
代码跑不起来就是跑不起来，大家写 demo 的时候还是愿意用 AI 的，真实项目里辅助生成一些打杂代码也不错，但非要让 AI 全部生成，然后自己再去死磕 debug ，怕不是有受虐倾向？

[maymay5]

喜不喜欢取决于编程对个体的意义是什么，编程对于个体的意义是糊口工具的话，那几乎没用，每天把本分的业务代码写完就 OK 了，如果对于编程有浓厚兴趣就有用，因为编程知识是学不完的，LLM 对于拓展新的编程领域就很有帮助，并且还看个体对 LLM 是否感兴趣，有程序员觉得以自己职业的特殊性可以轻松拿捏 LLM ，实际上会因为提示词缺陷常常解决不了问题，所以就不再继续使用

[iorilu]

你说的这些是用 AI 完成一个小任务

这个目前 AI 是可以做到得

但是真正得程序或项目都是很复杂得, 包含可能几百, 几千个小任务得组合

这种情况下, 如何划分确定这么多小任务才是最重要和最难得, 真划分好了, 写代码只是最后一环, 你可以让 ai 做也可以自己写, 但从这个项目得角度来说, 并不会缩短多少时间

[mumbler]

@VeryZero #15 再复杂的业务，也是由一个个逻辑功能模块构成的，跟 AI 结对编程，效率都会大大提升，不是说非要全部让 AI 生成，代码本身就是提示词，写了上面，下面 AI 能猜个八九不离十

[mumbler]

@iorilu #78 AI 写代码分两个场景，一个是 generator ，一个是 copliot ，不能语言描述的东西，用 copliot ，你先写一部分，下面自动补全，无论如何效率都会大大提升

[ZhLTE]

为什么这里大多数人不太感冒 AI 写程序？
为什么这里大多数人都在讨论 AI 写程序？
为什么这里大多数人都在用 AI 写程序？

[ztmzzz]

遇到个大版本变化很大的库，又没新训练，ai 就是不可用的状态。

[YvesX]

因为系统稍微大一点就有太多细节，在对话交互中很难一次性交代清楚并且得到满意的反馈。
至于补全的形式，过去面向 Google 编程也没有人觉得是 Ctrl+V 在写代码啊，我什么都想好了然后还得自己改一道，认知负担全是我自己的，AI 最多算是我的高效输入方式。

[kyuuseiryuu]

因为写代码的速比写提示词快

[iyaozhen]

还是业务复杂度问题。你自己想的需求，说真的，就是个玩具

实际情况是多方协作，很多理解问题。

[johnnyNg]

对我不熟悉的很有用，对我熟悉的没啥用
但是我不熟的因为我也不知道 ai 输出的对不对，所以我也不是很信任

[chocotan]

ai 只能写过于简单的、重复的。稍微复杂的还是得人工写。
上周 github copilot 给我写一个分割 list 的方法，因为过于简单我没有看就提交上去了，结果是错的。

[glcolof]

不同领域的编程工作差别太大，所以不同的人对 AI 辅助开发有不同的认知。
比如说，我们公司的核心 C++项目有 140 多万行代码，用的还是旧版本的 Visual Studio ，目前的 AI 工具只能当搜索引擎用，对这个项目的功能开发和重构没什么帮助。
而我们公司的另外一些小项目，比如 PHP 写的小网站，Python 写的小工具，使用 VSCode+Continue 插件+CodeQwen 都能很大提高开发效率，更别说 Cursor 了。
明明是同一家公司，对于 Python 和 PHP 开发者来说，AI 辅助编程堪称“革命性”，但对 C++开发者来说，AI 辅助编程就还处于“不可用”的阶段。

[ily433664]

因为 AI 不能保证输出的内容准确性，比如算数很多都会错
对于程序开发来说，准确性是非常重要的，如果 AI 输出的代码经常有错误，需要你检查一遍，那么还不如自己写
现在的 AI 更适合提问，也不可能写出一个完整的系统

[Chinsung]

本身就是个提示助手，现在 AI 还是集中在快速 api 手册，还有大量同模式性文本的生成
你真提问个项目的架构，优化，设计，它是绝对没能力解决的，最多提供一些思路
目前用来，最方便的还是 api 提示，还有就是跨语言时间可以快速上手（不用一个一个去查另一门语言的 api 了

[liu731]

AI 很好，但是无脑用 AI 导致出 BUG 是不可接受的。所以我还是把 AI 当作一个高级补全工具。

[wtdd]

你严重高估了这里大多数人的水平，扫一眼热门话题就明白了

[julyclyde]

AI 目前是有学习无演绎
AI 的水平上限只是它输入的数据总和而已

具体到某个方面，AI 并不比行业高手强

与其花时间去伺候 AI 做“提示工程”还不如充实一下自己

[cherryas]

因为 ai 写代码现在已经没什么值得炫耀的了，你会用别人也会用。

[iaiuse]

有没有可能，深入用，感觉会不一样呢？可能也取决于我们本身的能力水平

https://www.iaiuse.com/posts/e9a0c1ec