目标
- 如何用 AI 辅助编程，提升工作效率
- 如何用 AI 快速应用和学习新技术，扩展职业边界
- 通过 AI 编程，洞察 AI 对各个行业的影响
趋势
产品与技术的联通+业务视角 =AI 全栈工程师
AI 编程
使用 AI 编程（编程目前是大模型能力最强的垂直领域），除了解决编程问题以外，更重要是建立 AI 意识，形成对 AI 的正确认知 。通过 AI 编程，了解它的能力边界，使用场景，类比出其他领域怎么用好 AI，找到能力边界
示例流程：
向 ChatGPT 提需求、ChatGPT 整理需求内容、生成项目代码框架、挨个生成具体需求的代码
适用条件
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技术我懂，不想自己写
- 快速完成重复性工作
- 知道是怎么回事，但需要费费脑子写出来
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技术不大懂，让 AI 先搞，自己边用边学
- 当心 AI 犯错
- 当心给的不是最佳方案（可以试试提要求，就要最好的）
本质：提示工程
- 想让 AI 做什么，就先给它定义一个最擅长做此事的角色
- 用好思维链，结果更准确（大任务非常容易超过 token 数量限制；过程正确有助于结果正确）
- 如果可能，用英文撰写核心 prompt。会比中文成功概率更大
- 一切技巧，都是为了让 prompt 里的信息更丰富、具体、准确
经验总结
- GPT-4 是目前最强的编程大模型，没有之一。第二强是 GPT-3.5，剩下的非不得已不要用
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对话界面
- 首选购买 ChatGPT Plus，使用 GPT-4o/GPT-4
- 次选 ChatGPT 3.5 + 三个风格的 Bing Chat
- 再次选，Copilot Chat。简单任务可优先交给它，体验更好
- 别太依赖上下文，尽量在最近 5 轮对话内覆盖所有信息，时不时重新开始对话
- 新技术的使用，老实看文档更好
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IDE 中首推 GitHub Copilot
- 主要用来快速补全代码、注释
- 别用写注释出代码的能力，不如把注释当指令丢给 ChatGPT
- Copliot 生成测试用例很好用
- 国内平替 Copilot， CodeGeeX
其它工具：
- bito，基于 GPT-3.5 的代码补全，免费。CLI 工具挺好
- Amazon CodeWhisperer， 代码补全，免费
- Cursor，AI- first 的 IDE
- Tabnine，代码补全，个人基础版免费
典型使用场景
- 给出需求，获得技术选型建议
- 完成全局框架搭建，比如：工程框架，类的框架（不建议框架和功能一起完成，容易超过 GPT 处理能力）
- 完成局部小型任务。比如：一个函数，正则表达式，全套 try-catch，对某 API 的调用等
- 对已有代码改写，比如：加功能、注释、测试用例，让代码更易读、易维护、更安全
- 根据错误信息改 bug
- 解释代码，辅助阅读代码
- 开发工具使用，比如：VSCode 配置，各种命令行参数
- 询问技术问题
Code Interpreter（内置 Python 虚拟机） 是目前制高点
- 它能自我修正代码
- Python 项目可以狠狠依赖它
- 其它项目可以先让它用 Python 写，然后翻译成别的语言
看未来
- GPT Engineer
给出想让 GPT 构建的内容，AI 会反问以澄清、得到具体的内容，最后进行构建
安装与使用方式：
pip install gpt-engineer
vim prompt
gpt-engineer .核心 prompts：https://github.com/gpt-engineer-org/gpt-engineer/tree/main/gpt_engineer/preprompts
评价：啥都能干，就是不精
- GPT Web App Generator
源代码： https://github.com/wasp-lang/wasp/tree/wasp-ai
用 Wasp， React， Node.js 和 Prisma 生成全栈 Web 应用程序。
纯在线操作，跟着提示下载到本地执行。
核心 prompts:https://github.com/wasp-lang/wasp/blob/wasp-ai/waspc/src/Wasp/AI/GenerateNewProject/Operation.hs
评价：限定了框架，用参数做配置，提供框架代码，成品率高
- MetaGPT： 多智能体元编程框架
使用 GPTs 组成软件公司，协作处理更复杂的任务
官方说明：
- MetaGPT 输入一句话的老板需求，输出用户故事、竞品分析、需求、数据结构、APIs、文件等
- MetaGPT 内部包括产品经理、架构师、项目经理、工程师，它提供了一个软件公司的全过程与精心调配的 SOP
会写代码、文档、画图等
核心 prompts：https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main/metagpt/prompts
评价：agent 模拟岗位的思路挺好玩
从 AI 编程看 AI 当前上限
- 能解决很多问题，但也会有误导
- 不稳定持续存在
- 人工确认必不可少
所以：
- 客观看待 AI，别神化
- 合格的确认官很重要
