※ 引述《seiya2000 (風見)》之銘言：
: OPENAI出現前
: 寫程式 - 2小時
: 除錯 - 6小時
: OPENAI出現後
: ChatGPT生成程式碼 - 5分鐘
: 除錯 - 24小時
: AI寫的程式有這麼糟糕？
OpenAI出現前 一天8小時工時
4-6小時在爬document, forum跟stack overflow
2-3小時敲代碼
OpenAI出現後
1小時跟它腦力激盪討論概念
1小時跟它研究代碼
2-3小時優化代碼（你要說這是debug也行
剩下半天重複以上內容
基本效率提高一倍不說 重點是這一年來
手指關節跟手腕不舒服的情形減輕非常多
因為大部分時間都是複製貼上
省了以往九成自己敲代碼的力氣
還有滑鼠一直滑一直翻頁找資料的時間
只是比較冷門的API它會亂回答沒有的函數
開發效率可能還是不如傳統作業
但用來釐清流程和作pseudo code也很有幫助

內行的不遠的未來，程式語法估計沒人在學了

研究完發現 唉呀 它的寫法比我想得還要好耶...（灰化

很難 你也要懂程式 才會知道要怎麼下指令 哪邊會有錯

應該不至於沒有編程需求 反而覺得各行各業AI要在各領域也提供像現在寫程式的copilot功能會需要非常大量AI專業的人投入 別領域不說就連跟計算機科學最相關的數學問題AI都沒辦法好好回答 代表要完全實現AGI還有很長一段路

自己做網路爬蟲最累的就是要確認分析內容再驗證結果這段過程現在一大部分可以由AI代勞不盡完善但已有足夠參考性

真的手部舒爽有感

我現在就是一個只會按TAB鍵的廢人

我是Tab工程師

你很會跟AI溝通吶

我也很樂見程式語言都不會的人去debugAI的"成果"會用AI的大前提就是你要懂得比AI還多 不然 呵呵

就是要跟AI溝通才有好成果呀 前面有人說了把自己想成是當主管 如果你沒辦法很清晰描述自己的需求的話 那一開始花個一小時跟它討論一個功能要怎麼實現 有哪些作法再花一兩小時跟它討論每個作法的編程特性跟難易 最後總結選定一兩個方案再開始寫程式一個功能完成後確定能跑後再重複下個功能比隨便給個需求 然後AI回什麼你就用什麼有效多了

copilot 還能解釋代碼，要碰新的模組上手很快