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我对“氛围编码”（定义见下文）的体验并没有像其他人在Hacker News上所报告的那样好。如果你也尝试过氛围编码，我很想听听你的设置——以及它对你来说的效果。欢迎使用以下格式回复：
```
使用案例：
[你正在使用氛围编码构建或完成的内容]
使用工具：
[AI助手或平台的名称]
费用（美元）：
[金额]
费用频率：
[每天/每周/每月]
费用包括：
[订阅费/API费用/两者]
满意度：
[你交给AI的任务中，有多少百分比完成得让你满意？]
实用性：
[总体来说，你觉得氛围编码有多实用？]
```
根据Andrej Karpathy通过Simon Willison的帖子定义的内容，氛围编码是一种软件开发风格，其特点是与AI编码助手（如Cursor或Aider）进行高度对话、低投入的互动，开发者将大部分实现细节委托给模型。开发者不再手动编写代码，而是给出自然语言提示——通常是模糊或不精确的——并在几乎不进行审查或编辑的情况下接受AI的输出。
这种工作流程通常包括：
- 请求小的、迭代的更改（“减少填充”、“修复此错误”）
- 依赖AI理解意图并生成或修改代码
- 复制粘贴错误信息而不做解释，让AI来修复
- 很少阅读差异或深入代码，除非出现故障
- 优先考虑速度和探索，而非精确或深入理解
氛围编码通常用于原型、侧项目或创意实验——在这些情况下，快速结果比长期可维护性或代码清晰度更为重要。它代表了一种从手动编程到基于提示的软件塑造的转变，开发者更像是导演而非编码者。
在过去几周，我与几位风险投资家进行了交谈，他们自信地声称，未来一两年内，公司不需要再雇佣任何人，因为人工智能将处理一切。<p>甚至比尔·盖茨最近也表示，我们可能很快就会失业，并且在“丰盈时代”中不需要做任何事情。<p>这些说法有多少是炒作，多少是现实？<p>哪些工作可能会被人工智能完全取代，而哪些工作可能会生存下来，甚至蓬勃发展？
目前，我通过网页提示使用Perplexity或ChatGPT来处理一些小的编码任务，但有时我也会使用Ollama。比如编写一个执行某个任务的shell脚本，或者一个小的Python函数。我希望能更进一步，但不知道从哪里开始。
请问有哪些好的入门资源？你们使用哪些工具来完成工作？
一些背景信息：我主要使用Python和Snowflake + MySQL进行数据工程。我使用Pycharm作为开发环境，但如果有更好的选择，我也愿意考虑更换。
我以前只是用一些 systemd 文件和脚本来搭建我的服务器。但最近我决定跟随潮流，尝试使用 Docker。
这让我感到非常沮丧。我理解它所声称的优点（封装、隔离等），但我最近遇到一个构建回退的问题，原因我无法弄清楚（这只是一个使用 TimescaleDB 的 Elixir Phoenix 应用）。突然之间，我的数据库初始化脚本不再运行了（我确实对服务器进行了 apt update）。
我发现自己面对着如此多的工具层次。我们是一个（非常）小的团队，我只需要一些可以理解和管理的技术，而不必与大型语言模型争论如何诊断或修复问题。
这是一个困难的阶段，我需要鼓励，最终会“明白一切”吗？还是我更应该利用我以前的知识和技能来搭建这个东西？
你好，我是一名即将选择论文主题的三年级学生。我考虑开发一个消息应用程序，但我不确定自己是否完全了解可能面临的挑战和可以帮助我创建它的工具。
起初，我计划使用 C# 结合 ASP.NET Core MVC 和 SignalR（因为我对 C# 非常熟悉）来构建消息系统，并使用 Blazor 或 React 作为前端。
我也考虑过使用 Angular 作为前端，但我对 TypeScript 了解不多。不过，由于我精通 JavaScript，随时准备学习 TypeScript。
尽管有这些考虑，我最大的担忧还是后端。我的目标是让应用程序运行快速，我听说 Go 语言在这方面非常理想。问题是我最近才开始学习 Go（所以我基本上对它不太了解），而且据我所知，适合它的强大后端框架并不多。人们常常建议只使用标准库，这似乎太繁琐了。