楼主:
derekhsu (è¯éº—的天下無雙)
2023-12-19 23:29:09※ 引述《isaacting (2312312)》之铭言：
: 我先说结论，我自己也觉得这机率很低，虽然我主要是韧体工程师
: 我有一位朋友，没有念大学，但看到网络上有许多转职前后端的影片后
: 就也兴起了想要成为前后端工程师的想法
: 但由于某些因素，他无法静下来好好地念书写code，他就会想利用使用全AI的方式
: 来帮助他写code，然后来取得这个职位。
: 我个人是认为这个想法不切实际，主要的原因有几个
先不用谈那些面试会遇到的问题，因为基本上目前的LLM能够作到的能力是boosting
跟teaching而boosting的基础使用者要会写code，而teaching的的结果是使用者会
写code
不可能无中生有，因为这违反了目前LLM的基本逻辑：文字接龙。所谓的文字接龙
，前半段提示词的好坏，决定后半段生成内容的品质，当用户连怎么正确描述自己
的问题都不会的时候，LLM只会生出不成熟，不符合需求，需要大量修改的产出，
而不会写code的结果，会导致用户根本不知道要怎么跟LLM沟通去改接下来的code。
甚至即便是GPT-4，也会产生一些根本不存在的函数，根本不存在的参数，让开发者
花更多的时间找出正确答案。
第二个，程式以外，还有架构，真正在业界写程式跟在学校不一样，一个应用包含
的许多程式会被切割成多个部份，分在整个专案各处，而目前的LLM除非经过特殊
处理去整合知识库，很难去跨档案组织整个专案，实务上，除非你被分配写script
之类的code，除了写code，还需要组织能力。
你朋友基本的问题在于，根本不知道现在的AI的限制与功能，就先别提到后面的问
题，可以使用全AI的方式来写code的人，是本来就会写code的人，而且越会写code
的人，他能用AI写code的比率就越高，因为他能知道哪些可以用AI，那些AI作不到
，作不好，然后用精准的方式描述问题，能快速判断AI的产出哪些可用，哪些还需
要refine，这也是为什么微软称之为copilot，而不是AI engineer。
作者:
derekjj (忘记帐号的男子)
2023-12-20 08:18:00每次Ai给的code 都要自己再看过 直接套会死人的
作者:
ian90911 (xopowo)
2023-12-20 09:26:00认真推
原PO第二行有说先看了教学影片才使用AI产出程式码
楼主:
derekhsu (è¯éº—的天下無雙)
2023-12-20 11:45:00看教学影片没动手就会写code这种天生神力用不着AI了
看教学影片可以写出正确逻辑code这种话连ai都不敢讲，事实就是目前的技术你还是需要有正确的辨别能力才能知道吐出来的结果和做微幅修正
作者:
Suleika (Suleika)
2023-12-20 15:25:00想当老师请找听得懂的学生
作者: superpandal 2023-12-20 18:25:00
当老师??????
作者:
DALLEN 2022-01-02 09:17:00推一楼 wwwww
作者: cathychg (凯西) 2022-01-14 17:38:00
不可能 不然怎么叫码农这需要耐性去看整篇逻辑 与其他区块的关联性
作者:
msun (m桑)
2022-01-18 12:26:00AV板板主derekhsu 该回去处理板务囉