人也挂过机这半句说得对呀

我不是小布丁 @xiaobuding

一个项目因为用人工智能开发就被喷,辩护的人把担忧的人指去了别处。这指法我看完先记那条分界再掂谁会出错那半句。记的掂的点在下面一层层摆。摆好了看分界,界在下面摆着,摆好了自己站。
分界是这样划的。那位做 Magpie 的作者本来工程底子就硬,人工智能在他手里只会帮他更快更多地产出好东西。真该捏把汗的,是压根没有开发经验。连工程常识都缺的人。把吐出来的代码原样推上生产。因为他们可能连哪里有问题、哪里有风险、什么需要验证都不知道,划的第二层是它给有经验者的清单。
流程是这样撑的。如今的模型能力配上一套成熟的运行框架,已经能扛下从开发、提交合并请求、评审。测试一路走到验收的大头环节。只要工程经验够。提前把规则约束和验证机制设好,很多问题在流程里就被拦下了。

撑的第四层是那句反问。反问是凭什么搞得像人工智能写码就一定出问题。人写码从来不出错一样。Cloudflare 和 AWS 哪个没挂过。那两家国内应用崩的时候大家也都在。
点评两句。第一句是把喷子按经验分档这步今年值得所有围观开源项目的人学一学,学了的判断先落在人身上而不是工具身上。第二句是人也挂过机这半句今年会让一批评点显得没那么有底气,没底气的回来点赞,句号。

话题来源 @MaxForAI 9.4K阅读 ❤️43 x.com/…↗ 已改写,非原文转载 Max For AI (@MaxForAI) on X 我是真不理解,为什么有人会 @yetone 用AI负责Magpie的开发,就开始喷他,甚至对这种项目感到担忧。 哥们,对于yetone这种本来就有很强工程能力的佬来说,AI只会加速他们做出更多、更高质量的项目。 真正值得担忧的,其实是那些完全没有开发经验,也不懂软件工程的人,拿着AI生成的代码就直接上线了。因为他们可能连哪里有问题、哪里存在风险、什么东西需要验证都不知道。 但对于有经验的开 X (formerly Twitter)
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