最近实在有点太累了，以至于文章、视频、游戏啥也不想碰。
前情提要
今年4月份，我体验了一下用ChatGPT、Gemini、Deepseek等模型搓了一些小工具，当时就觉得即便是充了ChatGPT的Plus会员，它的上限也就那样了。我体验下来的感想是：能够做一些实用小工具，或者是给你现有的项目发现问题、提供建设性意见，但是仍旧需要你拥有足够的能力去修改。无论是用网页版还是通过copilot调用模型，一旦项目的规模比较大，就极有可能超出上下文限制，开始记忆错乱或者失忆。
其实就现在AI的发展和竞争来说，所谓最新消息也很快过时。作为个人在使用的途中也会掺杂很多主观的因素影响，氪金与不氪金的体验也可能天差地别，上次文章过后就因为体验感的变化让我选择了Gemini和Claude作为我日常工作的重要辅助工具。
Claude秒了
在同一个项目下，对比先前使用GPT反复纠正得来的1000多行代码，首次使用Claude的体验就已经让我非常震惊。同样氪金的情况下Claude可以一口气跑出3000多行的“完美代码”，基本上一次跑通且没有太大的漏洞，正因如此，我开始好奇：如果只是一些简单的信息系统，是否也能全权交给AI来实现？
轻松拿下信息系统开发（？）
仅依靠Bootstrap框架，让它专注于功能实现。我用非常详细的自然语言描述了系统需要的一些功能以及细节，即便不算很有条理，它也能顺利在3~4轮的输出中完成整套系统。从环境搭建到安装后的维护使用手册都一次性安排齐了。
细节到位、功能完善
无须刻意去描述安全细节，就已自动涵盖了不少基础的功能安全设计，包括密码强度以及最基本的防爆破。
可以说，基本上只需要对一些功能需求进行简单的描述，它就能形成几乎是你想要的样子（这很主观，毕竟也有人不想要这样的）
不要忘了，人仍是核心
无论它输出的内容效果多好，还是不能忘了当下AI仍然脱离不了“概率的本质”。它输出的代码运行良好的前提是它训练集里已经有过这样成熟设计的记忆了。此时不妨再看看还有不少人不明白的原理：
1. 语言模型的工作原理：
像 ChatGPT、Claude、Gemini 这类LLM，其核心机制仍然是：
- 接收输入 → 基于训练时看到的大量数据 → 预测下一个最可能的词/句子 → 生成答案。
- 这个过程完全是基于 统计模式匹配 与 条件概率分布。
- 比如看到「巴黎是法国的」，模型会倾向于补充「首都」，因为这是出现频率最高、最符合语境的词。
2. 并没有“真正的理解”或“主观意识”：
- 它不会“思考”或“知道”什么是对的。
- 只是选择最符合训练中出现模式的结果。
- 换句话说，它是在扮演一个看似思考的角色，但背后是概率驱动。
至少在工作中我遇到的情况是，有的人过于相信AI，相信AI给出的每一个数据并且失去了自己的思考和判断；而有的人还是像往常一样不懂得利用工具，仍旧是宁可折磨其他同事也不愿意去搜索一下——（这其实同样是一种缺乏主动思考的表现）
话扯远了，在Claude这样的优质的模型（指编程能力）下搭配人类作为测试员来进一步指引和Debug，能够大大提高低成本完成一些小型项目的成功率。
成果分享
在实际的工作应用中，AI给我带来了不少便利。像我这种能看懂一点原理和写个Hello World的水平来说，它几分钟就能搓出来的<完美闭环>程序，我可能需要反复查阅资料花费一周时间并且不能保证无故障。
个人觉得最好的用途是制作一些自动化程序，来解决自己可能面临的大量重复工作：例如因为某些不可描述的原因要求你从某个系统里大量查询一些编码，导出并整理……这种事情，你可以把那些需要机械重复的步骤描述给你信赖的AI助理，让它为你通过Python或你熟悉的其他方式来制作小工具，再怎么说也比按键精灵的上限要高一点。
展望未来
真正高效的使用场景不是“AI替代人类”，而是“人类善用AI”。尤其是在系统设计、需求抽象、错误处理这些非结构化任务上，人类依然不可替代，未来我们需要的可能是“懂AI的非程序员”和“能对话AI的程序员”。
我试着让AI来替我展望未来，而它给了我一个更有深度的回答：
首先，开发者的角色将迎来根本性转变。我们或许将从一砖一瓦的“编码建筑工”，进化为手握蓝图的“AI建筑师”与“项目指挥官”。未来的核心竞争力，将不再是记忆多少API或语法，而是如何精准地定义问题、设计系统架构，以及用批判性思维去审核和测试AI生成的成果。人类的价值将更多地体现在顶层的创造力、决策力和对业务的深刻理解上。
其次，创新的门槛正在被夷为平地。正如我的亲身体验，一个非专业开发者也能在短时间内实现一个功能完善的系统。这意味着，未来无数拥有好点子但缺乏编程技能的人，将能借助AI将他们的想法变为现实。这无疑会催生一个“全民创造”的时代，各种小而美的个性化工具和应用将如雨后春笋般涌现，极大地丰富数字生态。
当然，AI自身也在飞速进化。我们今天还在讨论的上下文窗口限制，明天可能就成为历史。未来的AI或许能理解整个项目的宏观逻辑，甚至具备一定的自主规划和调试能力的“AI智能体”（AI Agent），将开发流程自动化到新的高度。
但无论技术如何发展，我们必须牢记文章开头所强调的——人，永远是核心。AI是强大的执行工具，而人类的智慧、经验和价值观则是赋予它方向和意义的罗盘。未来不是AI替代程序员，而是一个“超级程序员”的时代——即人类智慧 x AI能力。拥抱变化，学会与AI共舞，才是我们通往未来的最佳路径。
……
它看起来像人，行动像人，说话像人——那它，会不会也成为人？
Comments NOTHING