我知道提示提供的答案并不完全正确，因为我有足够的Git CLI经验，知道它并不正确。一个完全不使用Git CLI，依赖LLM来完成操作的人不会知道这一点。他们也没有理由超越LLM去搜索或使用LLM深入探索，因为答案已经“足够好”了。这就是我想表达的观点。你不知道你不知道什么。尝试不同的路径，可能会走进死胡同，这是学习过程的一部分。LLM会绕过这个过程。如果你认为在软件开发中学习并不重要，这没问题。我认为学习是重要的。<soapbox> 更具体地说，我认为从长远来看，这将创造一个金字塔型的经济结构，像你和我这样通过“旧方法”学习的工程师将获得大部分的回报，而其他进入这个行业的人则会为 scraps（零星的资源）而竞争。如果认为这是事物的自然秩序，这可能没问题。我不这么认为。…
源讨论AI是一个提升门槛的东西，而不是提升上限的东西原帖 210 条评论 · 导入时统计ChatGPT、Gemini 和 Claude 都会为我大部分的问题提供大量我可以点击阅读的来源。它们在处理基本和奇怪的 git 问题方面也做得不错。虽然不完美，但已经很不错了。 使用 AI 的工作流程的一部分是接受你的初始提示可能不会得到正确的答案。像以前学习如何输入好的搜索查询一样，我们也会学习如何编写好的提示。一开始，提示策略可能会频繁变化，昨天有效的策略可能需要明天不同的策略，但最终它会像搜索查询策略一样稳定下来。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
我完全同意你说的都是合理的。我希望年轻人至少能点击LLM引用的链接，弄清楚一些好的资料来源（比如官方文件）。LLM引用的资料是否能帮助他们发现好的文件，或者是否阻止他们熟悉这些资料，这是另一个问题。 还有，未来大部分文件是否会被LLM生成，以及5到10年后可能的质量如何。目前来看，正式的规范和文档前几段看起来不错，但之后就变得很糟糕。
完整原文> 我使用的搜索给出了三个[^0] 大多数我的搜索会给出20到80个结果。但我倾向于使用研究模式，即使是回答基本问题。我非常依赖这些来源。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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