Re: [討論] 大家會擔心 ai 寫 code 讓工程師飯碗不
以前做SA,和業務型老闆討論一些商業應用,做成flow圖給工程師轉成代碼。
我喜歡發想軟體應用,非常很討厭看文件| 想演算法 | Coding Style | DEBUG 。
非得寫代碼時,我都是try&error去完成issue,很沒有軟體精神。
軟工的專業,我只說的出Design Pattern和OS
ChatGPT出來之後,我像是看到3D列印房子直接問世,直接校長兼撞鐘。
可能我做的都是資訊應用。所以GPT產出的代碼,沒有感到品質量的問題,有時候prompt下的不精確,GPT還會幫我加contraint。
尤其是git|regEx|sql指令,如果沒有GPT的幫忙,工程師10秒就能打出的指令,我可能要花1小時多。
行動裝置問世後,產出太多工程師和無數應用了!朋友去面試的心得幾乎都是去坦屎缺,經年累月的案子用GPT也救不了。
老闆更不敢大刀闊斧的重構,就高薪請人慢DE。
現在對於應用要課金很常態了,免費好幾年的繪圖|IDE|筆記App,今年都要求收費,不然就限制成single device 。
我個人認為軟體工程師還有好幾年可以賺,心情好不好而已。
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GPT 局部重構超強的耶
gpt真的蠻好用的,汎用性質的程式開發相當好用
局部重構!!!感謝大大,改天來試試
整個專案都大便、連系統也大便,真不知道AI怎麼救,但
AI局部的東西真的助力不小
弄format讚
我覺得最大的影響是不用買書了 雖然我已經幾十年沒買了
不買書早於AI就已經發生了 主因還是版本更迭太快
每年都有新Android很快的新功能就在舊書上找不到
可是我覺得用AI反而要注意架構
不管有沒有AI 現在多數(不敢說全部)的實體書都很難跟上
技術發展的速度了 與其買書不如念英文查文件或技術論壇
書是看概念不是看實務的,會跟不上代表那書本來就沒啥
價值
專案耦合高,前後端連資料表都息息相關的話,也沒辦法用
ai重構,還是只能人工清大便
以後就會有token導向開發模式 程式要寫得適合餵給AI
然後不能太長 因為AI會吃不下
代碼、try&error、contraint 高中畢業了沒?
現在基本上在那邊抱怨AI寫code不好用的 全都是為黑而黑
最常見的就是 啊我下指令了 怎麼生出來的code沒有完全100%
滿足我的需求?啊廢話 你的指令就不完整齁 笑死
不要說AI了 世界上哪一個工程師 你給他一句話 他可以100%
寫出完全符合你需求的程式?到底要多蠢才會不知道說 寫程
式本來就是修修改改一直到滿足需求為止....
還有另外一種:AI寫的code還是要人去看
這也是廢話,人寫的code也要有人去看啊,沒看也會好好
動只是你懶惰又運氣好而已
strlen那段 不如說AI還比某些工程師更聽得懂人話XDDD
的得不分 還有品質跟質量你要不要選一個...
這篇體現了就是哪些工程師會被AI取代
不是啊 我用AI就是要快啊 下指令下個半天還比我直接寫慢
所以現在說難用我認為沒問題 等以後連新需求跟現有的程式
AI都能完全吃進去 然後自動產新功能 那時候肯定好用
當然也可能是我沒錢用付費版 所以覺得難用啦…
樓上抱怨就像是 啊我自己打字比用autocomplete還快 那我幹
麻用 也OK啊 你就繼續永遠打字 反正你打字夠快嘛 呵呵
推strlen
GPT問regex真的強 少走很多歪路
trial and error才對 我以前也是搞錯
strlen講得很好 一堆人真的是把AI當通靈工具 這是AI不
是腦機介面欸 有語言障礙真的不要來牽拖AI
推樓上XDXDXDXD
腦機介面XD
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首Po以後工程師可能主要用嘴巴寫 code 在編輯器下指令說明要做什麼功能 或者直接把 Jira 單貼給 AI 然後 AI 自動幫你做修改多個檔案跑測試 最後工程師 code review22
我覺得如果你把人生的投注、資產用投資學的角度來看 我認為絕大部分 尤其是散戶的經驗還有知識 都是非常有限的 我們用現在的產業環境、技術 去預測五年內的變化 也許準確度還說得過去 但10~20年後的未來呢? GPT3在2020年發布 NVDA的股價在2022只有200~300左右3
我是從以下兩個角度來看 * 數學上來說, "AI" 是否有「極限」? * 經濟上來說, "AI" 是否有「賺」? 例如說這隻影片 是從「熵」的 本質去探討 (目前架構下的) AI 是否有個 (來自其演算法、原始訓練資料的) 「1
借版問 小弟目前為前端工程師 受益於 Copilot 跟 ChatGPT 開發上真的輕鬆非常非常多 已經把按 tab 當作開發的一環了XD 不過之前就一直對生成式 AI 有個疑問 就是"幻覺"到底有沒有根本上的解決方法?6
目前還沒人能證明「有」,也還沒人能證明「沒有」。 有興趣的話可以追蹤這個「 LLM 幻覺排行榜」: * * HN 相關討論: 有興趣可以翻翻這排行榜的 Git 歷史,看看各 LLM 的進化歷程。然而,這排行10
解決幻覺,不一定要從LLM解, 而是靠系統架構解。 例如,做一個問答系統,很多人減少幻覺是這樣做的: 0. 預先整理好QA問答資料集 (人工整理,或機器輔助整理)8
我是一個非常基層的工程師,大部分維護的bug都是資料庫或資料夾的某個屬性轉型或格式錯誤需要維護,我是不覺得ai有辦法處理這種問題,甚至很可能這種奇怪的問題就是ai給他,然後使用範例值可以過但某種情形出現例外, 如果像我這種基層都不用擔心,那我覺得整個產業,也沒什麼需要擔心的 ----- Sent from JPTT on my Sony XQ-AU52. --
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[討論] 十年內會被AI取代的工程師有哪些昨天看到會根據需求 自動寫好程式並自己debug的AI 感覺寫軟體的出路越來越窄了 以後一間公司大概只需要個位數的人 負責用AI來維護軟體34
[討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?我先說結論,我自己也覺得這機率很低,雖然我主要是韌體工程師 我有一位朋友,沒有念大學,但看到網路上有許多轉職前後端的影片後 就也興起了想要成為前後端工程師的想法 但由於某些因素,他無法靜下來好好地念書寫code,他就會想利用使用全AI的方式 來幫助他寫code,然後來取得這個職位。9
Re: [討論] 科技業最大的問題就是成就無法儲存這幾年看到了蠻多軟體工程師相關的分享 一直有個疑惑 就是做的產品相關的 domain knowhow 對軟體工作來說是不是相對不重要 感覺面試都是考刷題 頂多問個 system design 就是一些比較通用的基本知識 但是不同的公司做的產品都不一樣 應該會有很多knowhow是做特定產品才會懂得吧? 但就很少看到有人分享面試被問到特定領域的knowhow8
Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問GPT本質為用文字去計算機率以及最有可能的輸出 並非邏輯理解, 且有token數目上限. 由於是用大量data + fine-tuning, 應用在生成code上面, 生成的code能不能用取決於: 1. 功能是否常見 2. 使用的語言(language), 函式庫(libraries), Framework是否open source且常用8
[問卦] AI可以自己寫Code自己Debug了嗎?女口是頁 很多人說AI可以取代軟體工程師 可是如果沒有軟體工程師 怎麼 test 跟 debug AI 寫的 Code 還是現在已經可以讓 AI3
Re: [問卦] ChatGPT寫程式真心好用耶真的超神 我工作是軟體工程相關的 以前程式流程要怎麼跑 細節要怎麼弄 都要自己想半天 還要到處查資料 現在直接問GPT 馬上跳解法出來5
[問卦] 有工程師也讚嘆GPT的發明嗎有工程師 也是現在工作每天都需要 用到GPT幫忙的嗎 越用越發現AI的力量太強大 個人太渺小4
Re: [討論] 用AI寫code產生的疑問先講結論,軟體工程師做的事情以及定義從 1946 年 ENIAC 開始就不斷地在改變。 所以接下來改變的還是會是工程師的定義,也許依照人力資源規劃還是會有各種 工程師職階,但是做的事情和現在應該不會一樣。 順帶一提,目前的 GPT 其實還沒辦法完成很多開發工作,所以也許一兩年大家都摸清2
Re: [問卦] chatgpt是debug之神嗎?GPT真的好用啊 基本上現在工作每天用到它 簡化我平常工作80%時間 剩下時間出去信義區買咖啡 跟隔壁部門妹子喇賽1
Re: [問題] 宿儺沒有魔虛羅會贏嗎魔虛羅被宿儺的使用方法 應該類似現在軟體工程師要寫程式前問gpt吧 要自己寫code也是可以(空間斬宿儺的招 但就真的很懶得看函式庫的說明文件 問問chatgpt怎麼寫