完全用 GPT4 分析业务、做架构设计与编码实现复杂系统的一些经验

耗时几个月开发完一个复杂服务，完全用 ChatGPT4 持续在一个会话里开发完成的，累计耗费 Token 达百万级别，我尽可能不自己去写代码与修改代码，以此来探索模型的极限。

目前我的投资助手策略服务是我开发过最复杂的一个服务之一，如果没有 GPT 的帮助，我个人能力难以实现这些功能。

目前的一些收获如下:

用 GPT 写复杂代码的门槛降低了，直观的感受就是写一个上千行代码的项目，所需的编码能力变低，你甚至不需要写代码，只需要让 ChatGPT 帮你写帮你修改。
不需要写代码并不意味着不需要编码能力，要驾驭好大模型写复杂代码还需要你对代码有一定的理解，因为模型一旦被引导到错误的方向，就会越来越离谱，此刻需要你有识别与纠错的能力。
模型的窗口已经非常大了，这意味着它可以记忆很长的上下文，但在细节上会有一些小错误，这和人脑的表现很类似，所以在持续沟通中需要一些快照（一种高度浓缩技术或业务上下文的 DSL ）的方式来加强模型的记忆，细节处需要你来纠错。
大模型未来自己写业务代码是完全可能的，普通码农被替代是必然的，时间可能也很快，从现在起，去尽早思考未来的出路。最起码要有驾驭模型的能力。
驾驭模型的能力，并不简单的是提问题的能力，更是分析解决问题的能力，编码能力的重要性极大的降低了。现在需要你提高解决问题的能力。我们与模型是合作关系，因为模型的能力并不比你低，它只需要正确的引导，把它看作你结对编程的高级开发者吧。
另外一个令我震惊的事是：ChatGPT 不仅技术上可以编码，在架构上可以帮助设计，还能从业务的角度上做合理性的分析设计，尤其是通用的知识领域，比如投资交易，它的理解程度并不低，所以这套系统在设计之初是我弄的初稿，但后面的重新设计是与 ChatGPT 一块完成的，它的表现非常出色，并不只是一个编码工具。

youthfire

2024-03-07 00:42:33 +08:00

用到现在，不考虑视觉，函数和模型专业化，我感觉还是第一代最强，所以我都是用 api 指定 0314 版本，当然成本也最高。看 reddit 上的说法，还是因为处理逻辑改变了，为了提速和降低成本，有些复杂逻辑的，其实对比下现在的 turbo 和 0314 初代，很明显。因为订阅的网页版不能像 api 一样选择老模型，最近索性取消订阅，纯走 api 了。