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有個說法叫"用鏟子挖運河"——你當(dāng)然可以雇一千個人拿鏟子干,但挖掘機出現(xiàn)后,還這么干的人不是勤奮,是固執(zhí)。
AI編程工具現(xiàn)在就是這臺挖掘機。不是輔助你挖,而是重新定義"挖"這件事本身。
這份手冊來自一個真把團隊推進(jìn)0人工Coding的實戰(zhàn)記錄。不是Demo,不是概念驗證,是完整跑完的需求評審、架構(gòu)設(shè)計、代碼生成、測試上線全流程。作者沒談情懷,只記了哪些坑是真的坑,哪些"據(jù)說能行"其實不行。
幾個有意思的細(xì)節(jié):
第一,提示詞工程比想象中重要,但重要方式不對。不是堆疊技巧,而是建立"需求-驗證-修正"的閉環(huán)。AI寫代碼快,但寫錯也快,人的價值從"寫"轉(zhuǎn)移到"判"。
第二,代碼審查變成審查AI的審查。聽起來繞口,實際操作是:人定規(guī)則,AI執(zhí)行,人抽檢。手冊里列了十七種常見的"AI覺得自己對了但其實錯了"的模式,比如變量命名看起來合理但違背項目規(guī)范,或者異常處理寫得像教科書例題,一碰邊緣情況就崩。
第三,最耗時的環(huán)節(jié)從Coding變成了需求澄清。以前產(chǎn)品經(jīng)理說"做個登錄頁",工程師默認(rèn)知道要接OAuth、要防暴力破解、要兼容Safari。現(xiàn)在得把這些全部顯性化寫成提示詞,否則AI會給你一份2010年風(fēng)格的表單提交方案。
團隊最后統(tǒng)計:總工時下降40%,但產(chǎn)品經(jīng)理的文檔工時翻了3倍。此消彼長,凈收益是正的,只是收益分布變了。
手冊末尾附了一段內(nèi)部反饋。有工程師寫:"現(xiàn)在我的工作像導(dǎo)演,以前像演員。不背臺詞了,但得確保AI演的不是我沒想到的那出戲。"
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