本文深入探讨了AI编程工具带来的机遇与挑战。作者指出,AI工具既提供了低成本迭代和快速学习的“闪光愿景”,也隐藏着导致工程师思维退化、制造技术债务的“诅咒路径”。为了避免依赖AI生成不可维护的代码并停止成长,作者建议将AI生成的代码视为廉价的一次性探索工具,勇于重写而非修补;在架构设计和问题拆分上保持人类的主见;并坚持亲自撰写文档和提交信息。核心在于利用AI加速认知过程,而非用它来替代思考。
原文链接:Hacker News
本文深入探讨了AI编程工具带来的机遇与挑战。作者指出,AI工具既提供了低成本迭代和快速学习的“闪光愿景”,也隐藏着导致工程师思维退化、制造技术债务的“诅咒路径”。为了避免依赖AI生成不可维护的代码并停止成长,作者建议将AI生成的代码视为廉价的一次性探索工具,勇于重写而非修补;在架构设计和问题拆分上保持人类的主见;并坚持亲自撰写文档和提交信息。核心在于利用AI加速认知过程,而非用它来替代思考。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。