诚心问：为什么这里大多数人不太感冒 AI 写程序？

事情起因是这样的。前天的一个帖子里（ https://www.fshex.com/t/1070885?p=1#reply35 ）大家都表示 AI 对自己的工作无用。我只是有点好奇，为什么我的感觉完全相反？所以想分享一下我的感觉和情况，很好奇大家感觉的没用是什么意义上的没有用（因为不了解专业程序员的工作流程）。

本人没学过大多数码，但是算法懂。因为工作和研究兴趣需要（ NLP ，很多很冷门的语言），也会经常坐一些很没办法要做的东西。比如分词器，就和 Andrej Karpathy 的网课跟着做，所以其实前一段时间看见他推荐 cursor ，我前天开始也就试着用。然后就觉得 AI 太有用了。我暂时感觉突然摆脱了对程序员的大多数依赖。

比如，试验阶段就很快用 prompts 做了一个全栈的、机构内部使用的工作记录论坛，感觉很兴奋。因为我之前既不会 java 、也没学过 sql 。就看着看着，debug 的时候，感觉就大概了解了构架、前端后端怎么互动的 blabla ，觉得很不错。我打算马上用现有的经验，写一个网页版的数据库，可以搜集结构化的语料 metadata （就是研究生会看古代语言的、就用这个网页进行标记并且生成结构化的元数据的 database 了，以后 training 时候用）（这样他们做习题就是 labelling slaves 了哈哈）。在之前这是想都不敢想的，肯定会想外包。但即便让专业 coder 做，也会有太多太多需要交流的小细节，比如很多语言是从右到左、从上到下，元音啊各种细节包不包括，乱七八糟的细节，这些调整交流起来会吐血（尤其是 coder 如果完全是技术部门来的），和 cursor 交流就感觉非常好，真的可以一个人把这个想了很久的事情做成。

再举一个例子，我之前也想过用 OpenAI 的 api 去导出一些专业的语料元数据，但是有一定的格式需求。我大概知道 function calling 和新的 Response format 可以实现，但是因为自己不是专业的，手笨不会做。但程序员一般都只会英语或者欧洲语言，对这些元语料的结构理解需要很多解释（因为现代语言一般语法都很简单），这是去年就一直搁置到现在。昨天突然想起来，半个小时之内就开始用 function calling 自动帮我生成 training data 了。今天打算晚点试试 response format 效果会不会更好。

所以我会感觉 ai 真厉害，尤其是很多事情可以一个人做了，会比团队快很多。可能有人觉得 AI 不会 debug ，其实不是这样的。第一，这几天 cursor+claudedev 几乎可以解决过程中 60%的错误。即便不能解决，很快要求它们解释哪部分代码是负责的，看懂之后很容易也能修好剩下的问题。（可能对程序员来说，没学过 java 看 java 的代码是荒谬的。但是实际情况是，其实 java 和 python 里也充满了自然语言，大多数问题理解了出在哪里就很容易看见并且修改。一些更高级的概念，比如类的继承啥的，单独看半个小时也基本理解了，虽然具体语句记不住但是可以问 ai 写。更复杂的 transformer 啥的框架确实要另外学懂才会改造，这个 ai 不行。还有， 剩下 40%的几率 ai 即便不能完全 debug 、但可以快速定位是哪些代码，定位速度可能比有经验的眼睛还快）

是不是专业程序员写的程序都比这些任务要复杂很多，所以 ai 会失效？还是什么别的原因会觉得 ai 鸡肋呢？真心好奇，避争论。

主要还是因为上了岁数的人多。

也就是你说的，主要是辅助玩玩还行，商业软件都很复杂的，需要多个系统串联很复杂的架构。cursor 这类工具只适合独立开发者或者业余选手。

那个链接也没什么人说无用吧？不是在讨论离不离得开吗？每个人的需求和水平差异太大了，也不太可能有统一答案吧？我对原讨论的理解是：
- 如果总是用 AI 写自己不会写的代码，那就有用且离不开
- 如果 AI 可以帮自己更快地写自己完全掌握的代码，那就有用但离得开
- 如果和那个 povsister 那样，AI 解决不了需求，那就无用

至少从我用 github copilot 的过程来看, AI 作为一个结对编程的智能助手是合格的
能大大减少一些重复且无趣的代码输入, 大幅提高了我的生产力
目前我觉得 10$/月的 copilot 订阅费是 Github 在做慈善

警告，下面回答可能跟答主提问无关：

1 ，“提问”是一门艺术，实际上，大部分人只会简单的提问，他们无法通过有效的提问逐步理清自己的需求。

2 ，大模型目前主要是根据提问和要求来帮助解答，解决问题的。由 1 可知，对于不擅长提问的人来说，大模型能实现的效果有限。

3 ，大模型对缺少系统性，逻辑性思维的人（不分职业），可能是毁灭性打击。

有用，但没有那么大的用处。  
做一个项目写代码花的时间本来就不多，整体方向的上的设计、结构协议等设计占用我近五分之三时间，想好后基本就是写完核心逻辑再填充了，让 AI 填充还是让成员填充区别都不大，当然很多时候成员填充速度还没有自己用 AI 填充来得快。

最大问题是是 OP 搞错了供需关系。

对于程序员来说，困扰的从来不是代码怎么写、好不好写、写的怎么样，毕竟人和代码有一个能跑就行。别说什么没追求，大家出来打工是赚钱的，不是打造艺术品的，就算以前 asp.net 、php 漏洞百出但是也不妨碍赚大钱。

因为 AI 没办法解决：说变就变的甲方需求、屁股决策的产品经理、卸磨杀驴的老板、从天而降的黑锅，以及莫名其妙的人情世故。

现阶段使用 ai 还是有点门槛的。特别是怎么提问，优化 ai 回答

很有用啊，而且对我来说是极为强力的工具，我是属于积极拥抱 ai 工具的那类程序员吧，ChatGPT 、websim 、cursor 和最近新版的 v0.dev 都让人惊喜，但现阶段人的能力决定了工具的上限。如何提问和有逻辑地描述一件事情确实是一种能力。

目前如果没有 ai 的确影响效率，但回归搜索和网络也能写代码。