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我不知道,Claude寫的!新手的PR徹底讓全網(wǎng)開發(fā)者抓狂!資深工程師警告:新人用AI更容易翻車!反而是老手越來(lái)越強(qiáng),弱者越弱

譯文
人工智能
歸根結(jié)底,編程是一件系統(tǒng)工程。而 AI 目前也只是從海量公開的代碼中學(xué)習(xí)到了部分概率分布而已。如果想要真正支棱起來(lái),下面這幾項(xiàng)都是需要開發(fā)者所注意的。

作者 | Can Elma

編輯 | 云昭

出品 | 51CTO技術(shù)棧(微信號(hào):blog51cto)

“AI 會(huì)不會(huì)完全接管編程?”這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)被問(wèn)爛了,人們還在不斷嘗試回答。我不覺(jué)得還有什么特別新鮮的說(shuō)法。但今天,我想分享一些自己的觀察。

這里只是想說(shuō)一件事:之前市場(chǎng)所鼓吹的“新人+AI”打造高質(zhì)量代碼的敘事模式,基本告吹了。恰恰相反,現(xiàn)實(shí)中,公司需要的是更多的“資深+AI”。

為什么老手更能駕馭 AI?

大模型輔助編程工具的長(zhǎng)處很明顯:

  • 快速生成樣板代碼和腳手架
  • 自動(dòng)化重復(fù)性工作
  • 嘗試不同實(shí)現(xiàn)方案
  • 借助快速迭代來(lái)迅速驗(yàn)證
  • 只要明確目標(biāo),就能快速上線功能

但前提是,你得知道自己要什么。資深工程師正好具備三樣關(guān)鍵能力:

  1. 清晰目標(biāo)感他們知道問(wèn)題的邊界,能把需求拆解成明確的 Prompt。模糊提問(wèn),只會(huì)得到模糊答案。
  2. 經(jīng)驗(yàn)兜底AI 寫的東西再快,也免不了出 Bug。老手一眼就能看出邏輯漏洞,快速修正。新人往往還在琢磨“這代碼到底對(duì)不對(duì)”。
  3. 架構(gòu)思維AI 不會(huì)真正設(shè)計(jì)架構(gòu),它只是拼裝。老手能用經(jīng)驗(yàn)控制復(fù)雜度,讓 AI 產(chǎn)出的東西在正確的軌道上運(yùn)行。

在老手手里,AI 就像一臺(tái)加速器:寫代碼更快,驗(yàn)證更快,上線更快。而且最重要的是——可控。

而對(duì)于新人來(lái)說(shuō),想要將這些優(yōu)勢(shì)真正轉(zhuǎn)化為價(jià)值,并不是不可能,只是難度大得多。

為什么新人更容易翻車?

在更多新人手里,AI 往往變成了“坑爹導(dǎo)師”。

  1. 不會(huì)提問(wèn)新人最常見的 prompt 是:“幫我寫個(gè) XX。”問(wèn)題是,不說(shuō)清楚業(yè)務(wù)邏輯和邊界條件,AI 只能給出“看似合理”的代碼,結(jié)果漏洞一堆。
  2. 不會(huì)判斷AI 輸出的內(nèi)容,不管對(duì)錯(cuò)都照單全收。遇到 bug,不知道是 AI 搞錯(cuò)了,還是自己用法不對(duì)。于是越改越亂,掉進(jìn)“幻覺(jué)迷宮”。
  3. 不會(huì)自查很多新人直接把 AI 寫的代碼提交,連最基本的 review 都沒(méi)過(guò)。資深一看,全是坑:命名混亂、邏輯重復(fù)、安全漏洞。最后返工比從頭寫還累。

一位網(wǎng)友這么形容:新人把 AI 當(dāng)“萬(wàn)能外掛”,結(jié)果卻是“放大短板的顯微鏡”。

畢竟,今天的AI還需要保姆級(jí)照料

歸根結(jié)底,編程是一件系統(tǒng)工程。而 AI 目前也只是從海量公開的代碼中學(xué)習(xí)到了部分概率分布而已。如果想要真正支棱起來(lái),下面這幾項(xiàng)都是需要開發(fā)者所注意的。

  • 代碼審查:AI 不能真正推理。它的審查有點(diǎn)幫助,但一旦出現(xiàn)邊界情況(而 AI 生成的代碼里常常會(huì)出現(xiàn)),你還是得依賴資深開發(fā)者。
  • 糟糕的 Prompt:誰(shuí)能寫好 Prompt?只有真正理解自己在構(gòu)建什么的人。如果缺乏知識(shí),最多能得到“還行”的結(jié)果,但沒(méi)有合適的驗(yàn)證手段,只會(huì)帶來(lái) bug 和麻煩。
  • 架構(gòu)設(shè)計(jì):沒(méi)有扎實(shí)的架構(gòu),軟件價(jià)值會(huì)快速縮水。今天的 AI 還做不到真正設(shè)計(jì)好架構(gòu)。它看起來(lái)好像能,但這種推理還是需要人。弱架構(gòu)起步的項(xiàng)目,最終都會(huì)淹沒(méi)在技術(shù)債務(wù)里。
  • 代碼質(zhì)量:如何選擇正確的抽象、正確運(yùn)用設(shè)計(jì)模式、保持整潔和上下文匹配,這些 AI 依舊很難。
  • 安全性:就像一棟沒(méi)有門,或者門鎖壞掉的房子。新人 + AI 組合下,安全漏洞出現(xiàn)得更頻繁。當(dāng)然,安全問(wèn)題到處都有,但資深至少有一定的意識(shí)和謹(jǐn)慎。
  • 錯(cuò)誤的學(xué)習(xí):如果一個(gè)人沒(méi)能力評(píng)估代碼,他可能根本意識(shí)不到 AI 產(chǎn)出的代碼哪里有問(wèn)題。在公司里,這可能意味著帶來(lái)?yè)p害而不是價(jià)值。

還有更多例子,但核心結(jié)論是:AI 目前對(duì)資深開發(fā)者還不是威脅,反而可能增強(qiáng)了他們的優(yōu)勢(shì)。這不是在批評(píng)新人,而是不要讓他們?cè)诓磺袑?shí)際的期待下陷入高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景。

目前看,AI 應(yīng)該被用在的地方

那么,既然大模型還不能做到接管編程工作,它真正的用武之地應(yīng)該在哪里呢?

  • 快速原型:非常適合快速嘗試一個(gè)想法。
  • 加速日常工作:最重要的用途。把那些你熟悉且經(jīng)常重復(fù)的事情自動(dòng)化。
  • 跨學(xué)科工作:填補(bǔ)知識(shí)空白,推薦有用的方法或庫(kù),幫助在多領(lǐng)域交叉時(shí)建立聯(lián)系。
  • 功能測(cè)試:簡(jiǎn)單、重復(fù)、低風(fēng)險(xiǎn)且容易核查的代碼。

在我看來(lái),目前的狀況就是這樣:我們?nèi)匀槐仨氶喿x AI 寫下的每一行代碼。它還遠(yuǎn)不完美,沒(méi)有意識(shí),推理只是模仿,結(jié)果不可預(yù)測(cè),所以我們還得依賴測(cè)試這種確定性的東西。但問(wèn)題是,你真的會(huì)放心讓 AI 寫測(cè)試,然后用來(lái)驗(yàn)證它自己寫的代碼嗎?

我想起自己發(fā)過(guò)的一條推文:有人寫了一個(gè) Prompt,讓 AI 在不知道時(shí)回答“I don’t know”。我的看法是:“如果這樣的 AI 說(shuō)‘I don’t know’,你也不能確定它是真的知道自己不知道。”

AI還沒(méi)有真正普惠編程

“新人 + AI”的組合曾經(jīng)很誘人,看起來(lái)更便宜,還能加深“AI 會(huì)搶我們工作”的恐懼。但當(dāng)你把軟件行業(yè)和其他行業(yè)對(duì)比,就會(huì)發(fā)現(xiàn)它依然顯得很不成熟。

建筑行業(yè)有建筑師設(shè)計(jì),軟件里甚至“架構(gòu)師”還在親自寫磚頭一樣的代碼。我們的分工還不夠?qū)I(yè)化,價(jià)值驅(qū)動(dòng)不夠明確,成本控制卻占據(jù)主導(dǎo)。這讓工作被貶值,也讓人精疲力竭。

所以,現(xiàn)在的情況是:AI 并沒(méi)有真正普惠編程,反而更多地把力量集中到專家手里。期待和現(xiàn)實(shí)出現(xiàn)了偏差。未來(lái)會(huì)怎樣還不好說(shuō),我對(duì) AI 長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展保持樂(lè)觀,但短期內(nèi)我們可能需要重置一下期待,不要讓它繼續(xù)被扭曲。

網(wǎng)友炸鍋:我不知道,Claude寫的?一聽就抓狂

實(shí)際體感上,很多網(wǎng)友也是遇到了這樣的問(wèn)題。

一位昵稱“kaydub”的網(wǎng)友,對(duì)于“AI+新人”模式作出如此的評(píng)論:

因?yàn)樾氯瞬恢朗裁磿r(shí)候自己已經(jīng)被帶進(jìn)了“兔子洞”。所以他們會(huì)讓大模型在幻覺(jué)里越陷越深。

我有個(gè)新人,本來(lái)只是要部署我寫好的一個(gè) Terraform 模塊。這個(gè)任務(wù)拖了很久,我去問(wèn)問(wèn)進(jìn)展。他跟我說(shuō)遇到問(wèn)題,請(qǐng)我?guī)兔匆幌隆?/p>

結(jié)果我一看他的倉(cāng)庫(kù),簡(jiǎn)直一團(tuán)糟,一眼就能看出是 Claude 把他帶偏了。我問(wèn):“這里為什么會(huì)有一堆 Python?模塊本身是獨(dú)立的啊?!?nbsp;

他回答:“我不知道,Claude 寫的?!?這完全印證了我的猜測(cè)。他們?nèi)狈?jīng)驗(yàn),對(duì)大模型工具過(guò)度依賴。不僅在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)階段如此,連排查問(wèn)題也一樣。

如果你用一個(gè)會(huì)“幻覺(jué)”的工具來(lái)調(diào) Bug,而你自己又沒(méi)能力判斷它是不是在幻覺(jué),那你這趟旅程會(huì)很漫長(zhǎng)。

對(duì)比之下,自己對(duì)于AI工具的把握還是要好很多。

與此同時(shí),大模型工具幫我減掉了很多我討厭的活。我通常能很快看出它是不是在走偏(至少大多數(shù)時(shí)候能),并在它繼續(xù)之前及時(shí)叫停。結(jié)果就是,我反而重燃了對(duì)寫代碼和構(gòu)建軟件的熱情,產(chǎn)出更多,質(zhì)量也更好。

另一位網(wǎng)友victor9000則更是提出了一句“小白金句”: 

我不知道,Claude 寫的。

我是那種會(huì)認(rèn)真讀代碼、提出追問(wèn)的 reviewer。我從新人和資深工程師口里都聽過(guò)這句話。真讓人抓狂,他們一本正經(jīng)地說(shuō)出這種話,還指望保住工作?如果有人在提交自己都不理解的代碼,那他們就是團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品和雇主的負(fù)擔(dān)。

最逗趣地是,還有一位網(wǎng)友爆料道:

我老板曾經(jīng)決定用 Devin 提一堆 PR。我告訴他,我花在審查 PR 上的時(shí)間,比他節(jié)省的時(shí)間還要多。

總之,關(guān)于代碼評(píng)審這塊,網(wǎng)友是徹底剎不住車了。大模型生成的代碼各種明線和暗線的bug,不可不查、不可布防!

好消息是,AI再一次被證明替代不了人類程序員!

參考鏈接:https://elma.dev/notes/ai-makes-seniors-stronger/

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 51CTO技術(shù)棧
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