作为程序员，你认为 AI 编程是提升还是依赖？

[lizuoqiang]

几个问题想和大家讨论

1.使用 AI 编程时除了效率提升外，有什么意外收获或者担忧？
2.我们的核心竞争力到底是什么？是否会被 AI 取代？
3.对于刚入行的程序员，会建议他们一来就使用 AI 编程吗？
4.公司怎么制定 AI 编程的规范？

[cherryas]

效率提升，离开 ai 每个人的能力肯定是下降的。 没有 ai 的时候人码和一的感觉很久没体验了

[MissFortune]

江湖给每个人发了一本武林秘籍

[S1ahs3r]

前几天推特有人有个说法我觉得挺好的

人月神话里说 本质复杂度与偶然复杂度
前者 AI 解不掉，后者可以被拉到 0

[Sfilata]

我觉得是辅助+向导。会用的人会用来做规划，找灵感，去除技术细节，不会用的人指望敲两下就取代一个程序员。当你害怕拒绝它的时候它就是取代，当你接受它的时候就是助力。

[kapaseker]

@yelog 更通俗的说，将精力更多的放到产品和业务上来，感觉也很不错

[HaroldFinchNYC]

提升非常巨大

[freezebreze]

解决了我最大的一个问题就是答疑解惑，虽然说 ai 给的不是一定是正确的，但是至少能提供方向，思路，我可以自己验证 和反复询问去确认事实 。换以前还得网上找人问。

[cloudnb]

看你把它当成工具还是拐

[bobsbnd]

1 、收获：技术视野变宽，效率变高 担忧：门槛变低，内卷加剧。
2 、prompt 能力（精确指令）、编程硬实力（ ai 写的代码还要能自己动手改）。 不会被 ai 取代，ai 编程时代，优质训练数据难以井喷导致编程能力产生质变，高阶技术人员的一举一动仍然把握主流技术方向。
3 、不建议，如果早期就使用 AI coding 会渐渐丧失正反馈，不利于锻炼思维和解决问题的能力。
4 、把团队的代码规范写个配置文件丢给 ai ，目前就只能做到这了。

[gnosis23]

新手还是少用 AI 吧，路都走不稳就开始跑了，出了问题也不知道怎么修（甚至看不出来问题）

[logic2]

@jackyz 没啥毛病，老哥，那些偏门的领域，本来贡献的代码量就少，语料也少，这一代的 LLM ，从本质上讲它还是一个 token 预测机器，没有足够的数据训练，只能 garbage in garbage out

[logic2]

这一代 AI 本质上还是一个 token 预测的机器，我不否认 LLM 有很大用途以及 LLM 现在渗透的领域还不足够多，

但在 AI 完全取代人脑编程，强人工智能的世界能达之前，LLM 也就到此为止了，后续也不会有更多突破了，LLM 更多会实在应用层面上以及产品层面上出现更多的创新，

我个人预计更多的数据更强大的训练也不会让 LLM 变得更好，从本质上的技术讲，这还是一个拟合的机器，它并没有思考，只是在不断的拟合给你一个近似看上去靠谱的答案，当然人类很多狗屎工作本质上都是在不断的重复自己，一个足够好的拟合机器确实能取代不少程序员的工作，例如在不同领域应用框架进行 CRUD

我甚至认为下一代的前后端这种应用框架都会进行到往适配 LLM 的方向发展，未来的编程工作可能会发生相对性的颠覆，特定领域的用户可能使用 LLM 来生成自己的原型应用 自己用 vibe 编程的方式来解决问题，而不是依赖专业程序员，

这些应用框架根据 AI 生成出来的软件产品依旧会存在一定的问题，但确实是可行可用的，最后将这个原型交付给专业程序员来解决一些逻辑 bug ，甚至产品这个职业都可能不再存在，因为软件的用户自己可以用 AI 生成一个差不多可用的原型，然后专业程序员根据原型来进行测试打磨最终成品，当然这要求客户本身有系统性的思维，以及逻辑自洽的能力

但是目前只要你生成代码的领域没有足够的语料，基本上 AI 都是在胡说八道，因为它的目标是从现有的数据里面找到一个最能拟合你问题的答案，而不是思考

[logic2]

从解决屎山问题上来讲，AI 基本上无法应对历史陈旧的狗屎代码，因为很多程序员自己都搞不清楚屎山在干什么，交给 AI ，只会给你更糟糕的改动，以及失控的代码

[hamphrey395]

现在是有新的需求先用 AI 开发以及分析，然后再自己修修补补，还是能提升不少时间效率，尤其是摸鱼的时间明显增加了不少