一周热榜

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公平地说，这种情况早在人工智能出现之前就已经开始发生了，当程序员的角色逐渐被商品化为“Python编码员”、“PHP脚本员”、“dotnet开发者”等等。虽然这些确切的词汇并没有出现在职位描述中，但招聘人员和客户开始用这样的方式称呼程序员。 然而，大型语言模型（LLM）将这一趋势推向了更高的层次，今天的编码者开始转变为LLM提示者，这主要是软件生产的方式。尽管如此，他们仍然需要对这些LLM进行细心的监控，在将代码推送到代码库进行持续集成/持续交付（CI/CD）之前，必须彻底审查和测试代码。再过几年，随着更强大的LLM能力的出现，比如“推理”、“上下文确定”、“启发”等等（甚至可能包括“工程”！），这些能力可能会成为gpt-9或当时最热门的LLM版本的一部分。 问题在于，尽管最终结果将是一个非常强大的程序，充满了创造力，但其中并不会有任何人类的创造力。“悲惨科学”这一词最早是由中世纪学者如托马斯·卡莱尔用来指代经济学的。我们只能猜测他们使用这个术语的动机，但或许那个时代的人们认为经济学在某种程度上剥夺了人类社会的生命力，这与许多人今天对人工智能/LLM的看法非常相似。 我理解养家糊口的必要性。为了在这个竞争激烈的IT就业市场中生存，我们必须适应不断变化的趋势和技术，这包括掌握LLM的技能。尽管如此，我仍然对这种新的软件开发方式感到非常沮丧，你不觉得吗？

我弟弟刚开始学习编程。当我学习的时候，我花了几周的时间构建小型演示和练习——计算器、待办事项应用、小游戏——但现在，大多数这些都可以通过人工智能助手在几秒钟内完成。我在想：新程序员是否仍然应该像我们当初那样——手动构建一切——还是有更好的方法来利用人工智能工具进行学习？ 你有没有看到一些新开发者在人工智能辅助下有效学习的例子？他们是如何组织自己的学习或项目的？ 我很想听听你、你的学生或初级同事们今天的成功经验。

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