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才看到傅盛这个视频:“OpenAI o3突然发布,程序员不存在了,人人都是程序员的时代到来了” 还是太标题党了,AI 的编程能力是提升了,但现实生活的需求太复杂,描述清楚都不容易,何况用 AI 去写出来代码。

107,004 views • 1 year ago •via X (Twitter)

12 Comments

SimbaLee's profile picture
SimbaLee1 year ago

与其在这里夸大其词地说,不如拿o3 模型 1 小时重写一个猎豹浏览器🌚

The Rundown AI's profile picture
The Rundown AI2 years ago

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endearqb1 year ago

我反而认为,AI的能力越强,离像我这种普通人越遥远。“人人都是...”这种情况基本上不可能发生

宝玉's profile picture
宝玉1 year ago

为什么反而遥远呢?

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yihong06181 year ago

取代不取代程序员不知道,o3 出来,大哥咋上这么大火,起了一嘴泡。

壹號老闆 the Number One Boss 🇺🇸🇨🇦🇮🇱🇯🇵🇹🇼's profile picture
壹號老闆 the Number One Boss 🇺🇸🇨🇦🇮🇱🇯🇵🇹🇼1 year ago

以前典型程序員也許將會不存在。擅於與AI協同工作的程序員會繼續存在。其他專業大概如此。

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RichChat1 year ago

比较可惜的是傅盛这样的互联网大佬都要这样标题党来搏出位,对于正确向普罗大众宣传AI能做什么不能做什么很不利😂

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Justin1 year ago

快进到大妈学编程

AlexZ 🦀's profile picture
AlexZ 🦀1 year ago

这哥们的偶像是不是360周鸿祎。。

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Julian1 year ago

最终大家可能会发现,编程语言本身就是最精确地描述一个需求的最佳方式😅自然语言天然地会带有某种程度的模糊性

f2_fans's profile picture
f2_fans1 year ago

还是靠语料,新的语言比如rust,生成代码完成度要远远低于Js 或者java。因为语料不足

宝玉's profile picture
宝玉1 year ago

是的,所以我建议技术选型的时候,优先选 AI 训练多的

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墓碑科技

58,949 views • 7 months ago

我非常建议科班程序员好好看看这个视频。 1.理解你真正要解决的业务问题 2.掌握扎实的基础知识 3.根据业务场景做出合理权衡 4.与不同角色高效沟通 5.具备系统和全局思维 不要被短视频和社交媒体上大量的 vibe coding 产品影响心态,觉得“程序员价值不存在了”。 最近半年,我们公司也大量尝试了完全依靠 AI 快速开发产品。 在早期 0-1 阶段,AI 的效率确实非常惊人,可以快速验证想法,甚至几天完成一个 demo。 但是当产品真正有用户,进入持续迭代阶段以后,问题非常多: 大量时间花在修 bug 随着系统复杂度提升,AI 生成的代码经常出现拆东墙补西墙的问题。 这其实也是我自己 coding 过程中越来越明显的感受: 当业务复杂度提升,前后依赖越来越多时,如果你不能先把业务拆解清楚,定义成清晰的文档和架构,AI写出来的东西很烂很烂,业务拆解和定义清楚,就不是非程序员能做好的。 但是简单前端开发、页面搭建、重复性 CRUD 工作,确实不需要堆人力了,也就是AI在某种程度对程序员的要求提高了,一个复杂软件的构建,真正写代码的时间我认为不到1/10 前段时间 OpenClaw、各种 Agent 爆发的时候,我其实也非常焦虑,和党哥lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人)聊过这个问题,当时被喷了,回头看,自己的理解还是浅了,既低估了软件工程的复杂性,也高估了AI的能力。 工具会不断变化,但理解复杂系统、解决真实问题的能力,永远是稀缺能力。 #vibecoding #程序员 #编程 #ai

耐心的Peter

11,684 views • 27 days ago

Linus Torvalds 发飙了。 他在开源峰会上公开吐槽,每次听到有人吹嘘“现在 99% 的代码都是 AI 写的”,他就忍不住生气。 为什么? 因为按这个逻辑,这些家伙 100% 的代码其实都是“编译器”生成的。 但他们怎么从来不这么说? 其实是一个道理。 老爷子在台上开始唠家常: “我是写机器码长大的。” 注意,不是汇编语言,是真正的数字。 他到现在都记得,在 6502 芯片上,LDA 指令对应的十六进制是 A9。 当年他花了好长时间才意识到,天天人肉算跳转偏移量,简直蠢透了。 后来,人类发明了汇编器; 再后来,有了编译器; 现在,有了 AI。 这些工具都很好用,AI 正在改变编程,但它绝没有改变编程的根本。 至于 AI 带来的“效率神话”? Linus 给出对比: “AI 很棒,它能把你的生产力提升 10 倍。” “但当年编译器的出现,把人类的生产力提升了 1000 倍!” 所以,这不过是又一次常规的工具演进。 事情的本质从未改变: 以前,优秀的开发者写出好代码,差劲的开发者写出 Bug。 现在,懂系统的人能用 Prompt 调教 AI 写出好代码; 而不懂系统复杂度的人,用 AI 攒出来的代码,最后一定会崩溃。 现在科技圈很流行“氛围编码”(Vibe Coding)。 就是用 AI 啪啪生成一个一次性项目,爽一把就扔。 Linus 说,这种玩具项目,AI 的确是神器。 但如果你想做点严肃的东西,做一个需要长线维护 35 年的系统(比如 Linux)。 你得懂你的 Prompt。 你必须看懂 AI 吐出来的每一行代码,甚至去盯它最底层的汇编结果。 祖师爷浇了盆冷水: AI 可以替你省去体力劳动。 但如果你连它写了什么都看不懂,那你永远只是在制造一次性垃圾。

墓碑科技

68,184 views • 2 months ago