太相信 ai 了，直接进入未知领域，这几天差点搞崩溃，全在踩坑 😁 ➡️ 😭

[kongkongye]

以下技术无基础：用 python 里的 flask 搭了后端服务，centos 里用 selenium+无头 chrome 做 rpa 自动化。

ai 能帮我写代码，所以这部分时间非常省，一个库的文档都不用看，直接让 ai 写就好了，但前提是不出问题。 一旦出 bug ，还得靠自己理解，问 ai 也不一定行，因为 ai 知识库可能比较旧，回答的可能是错的，还得上网搜，自己思考，不断测，被 bug 支配的恐惧它又回来了😱。

[levelworm]

这肯定，AI 只能帮忙给个思路。它写 spark 就经常有同一个问题会有不同的答案，也很麻烦。不过开发效率还是增加了。

[shiweifu]

可以试试 golang ？这种带类型的编译语言，代码生成的问题更少。

[assassing]

用来排错和生成测试代码还是挺好使，开发主导权不能交给 AI

[laizenan]

是的，一旦遇到复杂问题或者需要最新的知识来解决的问题，例如某个底层库的代码细节这种，AI 就开始胡编乱造了，即使给了文档和源代码也不行。一定要理解现阶段 LLM 只是一个语言模型，不会推理的事实，知识库是有限的。

[logic2]

@laizenan 关键是知识库 可能还是错的，所以经常出现 AI 按命名规则给你编个看上去 还真的合理的 API

[512357301]

换个思路，AI 是小弟，不是大佬，主要的思路、框架、核心代码还得自己来，AI 是辅助，在自己眼皮底下干点脏活累活，就是说本来自己也会干，但是懒得搞，就交给 AI 了。

[woodytang]

AI 只能帮你干力气活，不能代替你思考。

[NoOneNoBody]

现在已经摸索了出一套对 gpt-4o 的提问技巧了，已经没之前那么“愤怒控制障碍”了
遇 bug 先去 google 一遍，找到六七个可能的原因，让 gpt 解释一下各种原因的出现场景，不用逐个试也能大概能缩小范围到 2~3 个

[Vegetable]

当下 AI 并没有全程建立可靠系统的能力，然后还喜欢想象 API

[kongkongye]

@512357301 对的，对于会的，ai 提效是很爽

[esile]

@shiweifu 代码多了就会乱生成

[zhangeric]

现在的聊天 ai 实际上是个黑箱,里面的运行情况开发者都不清楚,所以输出的内容并不是百分百正确,需要使用者自己验证.

[kongkongye]

@NoOneNoBody 最难解决的问题是没有报错输出的，只能描绘情况，比如卡住不动，那真的是难查。

[bthulu]

让 ai 自己去改 bug, 你不要去改, ai 才能理解 ai.

[Ackvincent]

ai 经常一本正经的胡说八道

[672795574]

ai 最大的问题还是幻觉，不能把 ai 的回答当做事实，零经验利用 ai 生成的东西去满足客户不可取。
比如律师问问题，他会回答自己编的案例和法律法规，如果你没经验去问他很容易被欺骗。
但是如果你有了某些行业经验，ai 还是可以大大为你提升效率的。

[FengMubai]

GPT 每次都是在赌博, 只不过它是个赌博高手, 赢得概率比较高

[woodfizky]

幻觉问题一直都没法解决，所谓的"AI"没有自知之明，不知道自己哪个领域的是否掌握不足或者知识错误，自然也没办法判断输出给你的内容是不是对的。

而且这是个在很多人身上都没解决的问题。

另外还有一点，如果让人给你输出方案，一般多多少少会要求人承担一部分责任，所以人自然而然会出风险小的方案。
你让"AI"给你出方案，出问题了你让"AI"负责或者惩罚它的方式都没有，那它就不会害怕出错方案。

[Spute]

为啥

[woodytang]

你能告诉我用的是什么 AI 吗，用过 cursor 的话，你对 AI 写代码认识会有很大改变