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最近我在干一件不花时间的事:让 AI 把我们平时聊天的提示词都记下来,攒着,提炼我的文风,以后写东西照着这个味儿来。
我用 AI 最多的地方是出方案,技术选型、架构怎么拆、这条路走不走得通。代码写错了有编译器兜着、有测试兜着,当场露馅;方案那层什么都没有,听着一般都合理,后果过...
同样一个任务,有人半天就把额度耗光,有人一整天都够用。差别往往不在"用得多不多",而在"会不会用"。
这篇就是我那天没答上来的答案——AI 到底把我省下的时间,偷到哪儿去了。 我想了很久,总结出四条。你要是也天天用 AI、还天天觉得更累,看看中了几条。
我没看代码,先问了三个问题:评测集呢?bad case 错题本呢?这周删过代码吗?
最近跟几个做技术管理的朋友聊招聘,听到一个共同的说法:面试里"手写算法""默写API"这类环节,权重在明显下降。
上个月带学员做 Agent 项目,验收前一晚,一个学员来找我:AI 把功能全写完了,可现在改一处崩一处,不敢动了。
一张大宽表、一堆反规范化视图,非技术同事至少能点一点。但业务一长大,同名不同义、同义不同表就越来越多。「收入」「活跃用户」到底指什么,十个人可能有八个答案。
评审会上有一幕,做过复杂需求的人都见过。方案推到墙角了,谁都没有更好的法子,我们把用户某些操作可能引起的问题摆上桌,得到的回复是五个字:
先交代一个时间差:lambda 这东西,Lisp 在 1958 年就有了。Java 2014 年才把它收编进来,中间隔了五十多年。
代码对不对——交给机器,但必须逼它真正跑起来,不是嘴上说通过了。 改动能炸多大——这才是留给人的活,也是现在机器还替不了你的那一块。
我现在每天有十几个 Agent 同时给我干活。它们不吃饭、不睡觉、不摸鱼,代码是成批往我这儿涌的。而我,一个人,两只眼睛。
我学员的老东家找她,付费做个小需求,2000 块。她拒绝了,理由是:最近想抽时间学习 AI,没空接活。
我不反驳,但我要正名一下:抠是舍不得花,我是舍不得浪费。这两件事长得像双胞胎,性格是反的。
我盯着"框框"俩字看了十秒。这词是他自己造的,哪儿都查不着。可越琢磨越觉得妙:两句吐槽,把三件事切得清清楚楚,模型、框、算力。这三样,大伙儿平时是揉成一团骂的。
漫画:我手机丢了 底下,关注七八年的老粉留言催更:出教程。老粉点的单必须接。接完我发现尴尬:教程本身,一段话就讲完了。真正值得写的,是我为什么拖到现在才把完整流...
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