感到 AI 进步太大了，前些年还在嘲笑人工智障，这些年 AI 真的是肉眼可见的进步速度，公司项目 AI 浓度越来越高。虽然经常写后端，但是明显自己写前端是没有 AI 的水平了，而且看同事写的前端代码，也没有 AI 写的好。只要需求描述的情绪，AI 写的代码片段（不要太长的那种）几乎无懈可击。 如果是一个有经验的架构师，真的是+几个 AI 就能代替以前一个小组了，现在还能嘲笑一把 AI 在大项目的组织能力上，还是做意大利面的水平，谁知道下一步是不是就把架构师给代替了。
看到今年让 AI 去参加高考答卷，AI 正常发挥就能上 985/211 啦，这智商碾压我一本了。以前还以为 AI 就会搞搞抽象、搞搞艺术，不会抢牛马的生意，现在看来牛马有压力啊，AI 就费那一点电，还不知疲倦在过两三年后，AI 进步化，后果真不敢想象了，牛马快要被 AI 打败了。
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你只有知道的多你才能让 ai 帮你精确做出你想要的。不然 ai 就乱搞有的没的都给你上。并不是随便一个人来就 ai 当程序员，当你遇到 edge case 的时候 ai 根本忙不了。说一个最近的例子，electron-builder 打包，喂给 electron 版本让 ai 给一个 electron-builder 对应的版本，AI 给了几个版本，最后都报错，而且错误 AI 它寄几个也搞不清，胡乱编解决方案，什么 gpt, deepseek, gemini 都一样的货色，没一个能给正确答案，最后去翻 github issue 才找到问题原因。
例如，提示语可以为：新建一个 windows 平台下的项目，当项目启动后，弹窗让我选择一张图片（图片是我对着一张纸质文件手动拍摄的，角度有轻微的歪斜，但所有字体都肉眼清晰可见，字体全都是打印体，背景是粉红色的），请你对图片进行扶正+去背景+文字清晰的操作后将新的文件保存到与源文件同级目录下。像这种的，AI 就没法完成，不管你给它补充提示多少次都不行。（不信你们可以自己试试）
所以按目前的情况来说，代替大部分码农没有问题，并且他们还在持续进步，过几年表现肯定会更好，纺织工人和纺织机的故事一定会再次重现。你现在要做的就是去学如何操作纺织机，而不是去钻研如何人工织出更好的产品，也不要有我的手艺机器不能代替，看那么多非遗技术怎么来的。
至少现阶段的 AI ，堆屎山还是不太行，至少便宜货是不太行的，我估摸着再往上就得用满血版的 claude code 了。太贵了舍不得。
ai 可以：个人玩具项目、创业网站、通用函数、普遍算法、前端（ ui 、样式）、网络搜索（我现在 google 搜索少了一半）
ai 不可以：带业务属性的代码（要么就上下文解释半天都出不来自己想要的，要么就是很多逻辑看着通常，实际 ai 生成代码自己很难带入思考过程，没思考过程就容易有业务场景上的 corner case
轻量依赖： 可以节省 5%~15% 的时间 (较为舒适，对心情影响不大，颇有正向影响)
重度依赖： 实现功能上和自己写花费时间差不多. (最后有一定概率影响心情，缺乏成就感.)
现在可能复杂的业务逻辑和大型项目代码量很大的项目，大模型还有点欠缺
但是现在大模型上下文越来越大，真不知道再发展几年还有没有基础程序员，改发展模型调教师了哈哈
以后公司招人：熟练使用各种大模型，能正确调教模型输出，基本修错能力。。。
只有我用 ChatGPT 、Gemini 和 Gork 。
谷歌前 CEO 也是你这个观点，说以后 AI 能做任何事情，但是需要“追责”的工作，还是需要人来干