浙江
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讲个鬼故事。
最近半年，我已经没写代码了。
但是，我并没有停止提交代码。
相反的，工作被安排的满满的，需要有条不紊的按期交付。
那么我是怎么交付的呢？
对，我的代码全是AI写的。
AI一开始，写的非常的慢，还经常出错。
所以，一开始用AI很痛苦。
但是模型是不断进步不断更新的。
现在的AI当然已经不一样了。
我还是经常发现，某个AI工具写的不对。
而且，AI工具会突然掉进坑里，然后很长时间都爬不出来。
但是没关系，其实AI也有很多工具，有不少使用技巧。
比如说，一个技巧就是AI左右手互搏。
先开一个Agent让它写代码，等它掉坑里，让另外一个agent去review第一个agent写的。
尤其是如果用不同工具上的agent去互相批判的看对方干的活的话，哪怕背后的模型是一样的，因为工具本身的实现不同，都能发现问题。
所以很多时候一个agent写出来的bug，第二个agent就看出来了。
第二个agent写出来的bug第一个agent也看出来了。
人在其中的作用，其实微乎其微。
当然，也不是人没有用，我经常很眼尖的发现agent写的和agent说的不一致。
这个时候就要质问对方到底怎么回事，让对方解释不一致。
然后对方也能够很快地修复。
当然，我们说的写代码是指的写相对简单已经分配好的代码。
为了让agent写代码更有效率，很多时候第一步工作实际上，我是要先和agent聊天。
我就主要聊我想干什么，让agent告诉我应该怎么干。
我得再找个agent问，这个agent告诉我怎么干的做法是不是有问题。
这个过程得反复问很多次。
因为agent有个问题，上下文窗口超过一大半的时候，就开始有幻觉了，效率低了。
所以经常我就需要找个新的agent来检阅一下。
整个过程中，人的作用，最大的地方在于知道要干什么。
即使一开始不知道，和agent聊天以后也需要慢慢地知道到底要干什么。
所以人的判断力还是需要有的。
而人的判断力怎么来，目前这个阶段我觉得主要还是两个方面，一方面是一个人过去自己写代码和修bug，维护系统积累的经验。
一个方面是对这个代码库本身的熟悉程度。
第二个方面本身也可以通过使用AI来学习，加速对代码的理解。
但是不可否认的，伴随着AI的能力越来越强，人在其中需要发挥的作用越来越少了。
我这种工作了超过10年的人的经验，目前来看，对AI还有点作用，但是那些工作小于4年乃至刚毕业的大学生的经验，在大部分情况下，对AI是没什么用的。
所以，现在难的只是经验少的程序员，以后难的应该是整个行业里面大部分像我这样的平庸的程序员。
真正的天才，公司还是需要招的，大部分平庸的，公司可以全部砍掉，这样，利润就出来了。
所以，大部分的程序员，现在的处境约等于马车被火车替换时候的马车夫们。有辉煌的过去，但只有黯淡的未来。
我们都要准备好被迫退休和失业。现在领工资就是日结，能拿一天是一天。
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