我从新的AI时代学到的教训是，许多从事……的人了解的东西是多么有限。

感谢你在充满精神病评论的海洋中提供的真知灼见。我觉得奇怪的是，为什么这么多人认为我们已经实现了20年前的Y2K飞行汽车，或者现在每辆在路上的汽车都是电动自动驾驶汽车的梦想（这个承诺至少在十年前就由这些类型的人做出过）。 我要说的是，我们把聚光灯放在那些做出荒谬主张的人身上。我们还没有实现将人类从流程中移除并持续产生有价值输出的能力。在我们做到这一点之前，我看不出这篇文章中提出的任何主张能接近任何比门禁垃圾更高级的东西。

这篇文章对我来说真的处于一个非常诡异的区域，它有一些见解，但也抛出了某些对我来说无法通过检验的疯狂想法。 在我看来，AI正在改变人类思维的经济，但这种变化发生的速度比个人甚至组织能吸收其影响要快得多。我看到的是，AI放大了那些知道如何使用它的人的判断力，到目前为止，主要是软件工程师最有效地学会了使用它，因为他们是唯一能对它的局限性产生直觉的人。 将人类从流程中移除的想法是荒谬的。问题更多在于哪些流程是重要的，以及AI如何加快它们。例如，构建更多原型和一次性黑客工具是使用感觉编码的好方法，而改变关键业务应用的核心架构则不是。AI同时…

所有的论点和技巧都是当初推动外包时使用的：提供更好的规格，编写详细的测试，接受糟糕的代码因为它是有效的，谁在乎呢，我们以后可以重新编写，我最喜欢的“他们会随着对你的代码库的更多接触而变得更好”。这些说法本身并没有错，但它们忽视了做所有这些工作比我自己写原始代码要费力得多。 使用LLM一次性生成一个小函数（我通常会通过在Google或SO上进行非常具体的搜索来完成）很有用。让它拥有对代码库的自由访问权限会导致一些糟糕的代码，而继续增加更多的指令和代理则意味着更多的时间用于编写鲁比·戈德堡式的协调，而不是打开编辑器并编写代码。