AI 本质上带来的是信息轰炸,能够降低新事物的学习成本,但是同时会降低深入学习的欲望。是否能够深入学习事物或者工具底层是菜鸟到高手的必经之路,信息轰炸会无形中拉高这个的门槛。大家无形中忽略了 AI 本身的学习成本,cursor 等工具本质上还是和大模型对话,prompt 本身又没有科学意义上的最优解,导致"和大模型对话"的能力学习玄而又玄,越灵性的人掌握的速度越快。从招聘市场来看,现阶段还是 human with AI VS human without AI 。市场上还是有挺多人对 AI 的使用和理解程度非常浅,仅处于 deepseek 简短对话的程度。总而言之,AI 只会让我这样的菜鸟更菜,以前大佬还需要我打打下手,往后大佬只需要多跑几个 agent 。
30 年前,开车还是一项搞技术要求的技能,打字也是!现在看看呢,你说我一分钟能打字 300 ,还是用五笔输入法,太牛了,我是高级打字员?评价和赛道已经 next level 了,还在讨论 编码能力
高级程序员通过长期与计算机沟通,逐步理解了数字世界的底层逻辑。
两者层次不同,对 AI 的使用也有很大区别。
按目前的发展速度来说,对高级以上的开发人员或架构师是利好,对新手压力很大。
现在已经不是粘贴代码到对话框的模式了,之前的区别只是问题描述和提示词工程。
目前的状态已经是多 agent 的使用和调度了。
1. prompt 本身就不是个无门槛的东西,高质量的 prompt ,但是什么是高质量的 prompt ,凭什么这个就是高质量的 prompt ,按照返回结果还是按照 prompt 的内容
2. 模型返回的东西也不是个确定性的内容
Ai 模型的内容从 0 到 1 很简单,甚至到 60 分都很简单,70 分就是个分水岭了
模型越强大,需要的 prompt 越简单