浙江
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講個鬼故事。
最近半年，我已經(jīng)沒寫代碼了。
但是，我并沒有停止提交代碼。
相反的，工作被安排的滿滿的，需要有條不紊的按期交付。
那么我是怎么交付的呢？
對，我的代碼全是AI寫的。
AI一開始，寫的非常的慢，還經(jīng)常出錯。
所以，一開始用AI很痛苦。
但是模型是不斷進(jìn)步不斷更新的。
現(xiàn)在的AI當(dāng)然已經(jīng)不一樣了。
我還是經(jīng)常發(fā)現(xiàn)，某個AI工具寫的不對。
而且，AI工具會突然掉進(jìn)坑里，然后很長時間都爬不出來。
但是沒關(guān)系，其實AI也有很多工具，有不少使用技巧。
比如說，一個技巧就是AI左右手互搏。
先開一個Agent讓它寫代碼，等它掉坑里，讓另外一個agent去review第一個agent寫的。
尤其是如果用不同工具上的agent去互相批判的看對方干的活的話，哪怕背后的模型是一樣的，因為工具本身的實現(xiàn)不同，都能發(fā)現(xiàn)問題。
所以很多時候一個agent寫出來的bug，第二個agent就看出來了。
第二個agent寫出來的bug第一個agent也看出來了。
人在其中的作用，其實微乎其微。
當(dāng)然，也不是人沒有用，我經(jīng)常很眼尖的發(fā)現(xiàn)agent寫的和agent說的不一致。
這個時候就要質(zhì)問對方到底怎么回事，讓對方解釋不一致。
然后對方也能夠很快地修復(fù)。
當(dāng)然，我們說的寫代碼是指的寫相對簡單已經(jīng)分配好的代碼。
為了讓agent寫代碼更有效率，很多時候第一步工作實際上，我是要先和agent聊天。
我就主要聊我想干什么，讓agent告訴我應(yīng)該怎么干。
我得再找個agent問，這個agent告訴我怎么干的做法是不是有問題。
這個過程得反復(fù)問很多次。
因為agent有個問題，上下文窗口超過一大半的時候，就開始有幻覺了，效率低了。
所以經(jīng)常我就需要找個新的agent來檢閱一下。
整個過程中，人的作用，最大的地方在于知道要干什么。
即使一開始不知道，和agent聊天以后也需要慢慢地知道到底要干什么。
所以人的判斷力還是需要有的。
而人的判斷力怎么來，目前這個階段我覺得主要還是兩個方面，一方面是一個人過去自己寫代碼和修bug，維護(hù)系統(tǒng)積累的經(jīng)驗。
一個方面是對這個代碼庫本身的熟悉程度。
第二個方面本身也可以通過使用AI來學(xué)習(xí)，加速對代碼的理解。
但是不可否認(rèn)的，伴隨著AI的能力越來越強(qiáng)，人在其中需要發(fā)揮的作用越來越少了。
我這種工作了超過10年的人的經(jīng)驗，目前來看，對AI還有點(diǎn)作用，但是那些工作小于4年乃至剛畢業(yè)的大學(xué)生的經(jīng)驗，在大部分情況下，對AI是沒什么用的。
所以，現(xiàn)在難的只是經(jīng)驗少的程序員，以后難的應(yīng)該是整個行業(yè)里面大部分像我這樣的平庸的程序員。
真正的天才，公司還是需要招的，大部分平庸的，公司可以全部砍掉，這樣，利潤就出來了。
所以，大部分的程序員，現(xiàn)在的處境約等于馬車被火車替換時候的馬車夫們。有輝煌的過去，但只有黯淡的未來。
我們都要準(zhǔn)備好被迫退休和失業(yè)。現(xiàn)在領(lǐng)工資就是日結(jié)，能拿一天是一天。
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