当我试图与gpts‘交谈’时，总是很难表达我的请求

我以前也和你有同样的想法，直到我真正尝试了Copilot。我甚至不写很多重复的代码（这是Python，而且框架已经设置好了）。它仍然是一个有效且有用的工具。它节省了脑力，它写的代码正是我打算写的，因此它让我变成了一个审查者而不是编码者，从而更容易完成工作（我仍然在确认代码是否符合我的要求）。 这只是GPT-3。使用ChatGPT，我终于设法为代码库中最烦人的方法生成了单元测试的框架，这使得我们的覆盖率停留在92%。一旦我们获得完整的Copilot GPT-4集成，我们可能在一天内将覆盖率提升到98%。这可不是小事。

完全同意。我只想要更容易地浏览代码；不被标签和页面滚动、嵌套的类结构和函数引用所困扰，也不被上下文切换的文本搜索打断。感觉我75%的大脑容量都用来管理我的短期记忆了。你的伙伴导师这个说法是我需要的AI辅助的绝佳表述。至于生成代码，那是我最不关心的事情。实际上，当我有机会只是敲下一些毫无技术含量的代码时，我会感到很开心。

软件开发的很大一部分是文档。它经常被忽视或没有及时更新。我认为AI的伟大进步在于我们现在可以更紧密地将两者联系和验证起来。你可以轻松地用ChatGPT总结一些代码，也可以根据文档提供代码的结构（作为大纲或初步版本）。 然而，这目前就是最先进的技术。在未来，训练集将基于提示-结果输出和优化过程，这让我相信下一代工具将更擅长提示用户提供细节。我最近已经看到GPT4有这种改进，我认为这是一个常见且有趣的用例。 总体而言，这些工具将变得越来越先进和对开发者有用。现在是掌握技能并开始学习未来需要你如何适应的好时机。…

我认为这与你对最终代码外观的投入程度有关。如果你只专注于得到一个结果，那么GPT可能非常强大。但如果你还关心实现的“如何”问题，那么你可能会因为不断微调GPT而感到沮丧。我知道我自己就是这样，但当我对如何实现某事的记忆模糊时，我发现它非常有用。我知道哪里看起来不对，但我不记得如何让它变得正确。

作为一名基础设施人员，这为我节省了大量时间。我编写的大部分代码都是我已经知道需要做什么的情况，我已经知道手动流程是什么样的，而且我不会在编写更多样板代码或学习一个无聊的API的所有端点名称和解析文本上学习很多东西。 这仍然是脑力劳动。你仍然需要阅读代码并进行编辑。 它帮助我节省了很多时间，这样我就可以在工作期间做高质量的事情，比如在HN上发表评论。

我目前也不是特别印象深刻，但我觉得有很多价值。我尝试过几次让它写一些简单的Python脚本，通常它会犯一些错误。但它确实帮助我开始了脚本的基本结构。 如果你还没有尝试过，可以试试Copilot（我不认为现在还有免费版本？）或者Codeium（免费，并且有适用于许多编辑器的扩展，只是要注意你愿意发送给第三方的代码）。使用AI提示作为高级自动完成功能给我带来的好处最大。比如在现有文件中添加一个注释“# 测试empty_bank_account方法”，然后我到下一行，按Tab键自动完成一个10到15行的单元测试。它不总是正确的，但它确实比全部手动输入或复制粘贴要快得多。 到目前为止，我最大的烦恼，至少在…

每个人都会把他们的困难强加给你，所以这是我的困难： 一个规范可以是严谨的、结构化的、精确的和形式化的：一种要做什么的声明性描述——不是怎么做。这是一种与设计算法非常不同的视角——即使是一个证明要做的事情已经完成的算法，也是如此。 但我认为信任结果是错误的。这更像是一家律师事务所的合伙人，其中学徒做所有的工作——但你要为此负责。所以你最好检查他们的工作。而高效地做到这一点是一种额外的技能。

我觉得真正价值在于使用你不熟悉的工具时。 比如，对于一个几乎不了解React的后端开发人员，需要编写一些React代码，通常他通过小的修改和复制粘贴驱动开发，ChatGPT / Copilot基本上是一个10倍的生产力倍增器。 我同意，当我在我擅长的领域工作时，我还没有感觉到那么多的价值。