[心得] 近期用 ai 輔助工作的小小心得
從事程式設計工作12年,最近半年,我開始大量使用AI寫程式。
令我吃驚的是,我發現自己的開發能力好像退步了。
所以今天想跟大家分享,工程師在用AI輔助工作時的一些注意事項。
## 時間分配的變化與建議
首先是時間分配的建議。以前工程師上班時,我認為可以分成四種狀態:學習、實驗、產
出和摸魚。
這四種狀態的比例大約是3比3比3比1。
但現在有了像 chatgpt 和 github copilot 這樣的工具後,這比例有時會變成1比1比1比
7,運氣不好時可能是2比2比2比4。
也就是說,工程師上班可以摸魚的時間大幅增加,因為事情很快就做完了。
我的建議是,可以隨意調整實驗、產出和摸魚的時間,但學習的時間最好保持不變。
不然會感覺不踏實。久而久之,應該真的會變廢物、會失業。
## 抽象第一定律
在程式設計中,有一條稱為 抽象第一定律(First Law of Abstraction)的法則。
這條規則指出,在程式設計中,我們經常透過簡化來讓事物更容易使用。例如,當你建立
一個套件或框架時,使用者無需了解所有細節即可使用它。然而,抽象雖然能減少工作時
間,卻無法減少學習時間。
想像一個初學者學習網頁開發,他可能很開心地用 Vue 寫出一些動態效果,卻不太理解
其背後原理。但隨著學習的深入,他終究會遇到無法解決的問題,而這時就需要理解 DOM
(文件物件模型)、虛擬 DOM 以及 狀態管理 等基礎概念。
後端開發也是如此。初學者可能會使用 ORM(物件關聯對映) 來輕鬆與資料庫互動。然
而,當遇到效能問題或需要執行複雜查詢時,他們仍然需要學習 SQL。
再舉一個例子,當剛開始接觸後端部署時,有些人可能會使用現成的 Docker 映像檔 快
速部署服務。但當需要調整設定時,他們仍然得學習 Nginx、Linux、網路架構,甚至資
料庫管理。
在軟體開發領域,AI 就像是一個巨大的抽象層。它能大幅減少工作時間,但卻無法縮短
學習時間。
如果你完全依賴 AI 而跳過學習過程,短時間內或許能產出許多成果,但長期來看,你的
學習成長可能比過去依賴論壇和 Google 搜尋還要少。
## 詢問研究員類型的問題
我的建議是,雖然我們要維持學習階段的時間,但學習的方向不再是去學用法/語法,而
是去學更深的工程思維、設計哲學。我的建議是多提問研究員類型的問題。舉三個例子:
第一,當你碰到一個API、一個套件或框架,有黑箱感覺時,問AI:這個東西底層如何運
作?是用什麼方式實作的?能否提供原始碼連結?
第二,如果你覺得某個套件、API 的設計怪異,問AI:為何這樣設計?
第三,看到某些設計讓你不滿意時,問AI:這樣設計是否有缺點,並指出你認為不好的地
方,問AI有什麼想法?
這三種問題通常能獲得AI很好的回覆,而這類型問題,以前在 Google 或論壇上很難找到
答案,查詢也非常耗時。
在AI時代,這些問題可以快速解決。因此,我們的心態要轉變成像研究員一樣,研究底層
設計思維和哲學,而不是僅僅寫出程式碼。現在依靠AI可以快速完成程式碼,我們應該更
深入地學習。
## 結論
我認為軟體工程師/程式開發者的定義已經改變了。
以前的開發者更像是各種套件和工具的使用者,花大量時間在實驗和理解這些工具的使用
方式,然後將成果交付。
然而,若現在仍只停留在這個階段,幾年內很快就會被淘汰,這是殘酷的現實。
因此,我們應該自詡為研究員,各行各業皆如此。
AI的出現使我們需要思考哪些事情有意義,哪些事是AI不便處理而需人類完成的。
我們應該持續思考並問對問題。研究員類型的問題能幫助我們學習,也是現代工程師應多
發問之處。
我之前舉了三種情況:遇到黑箱、怪異情況、不服氣時,可以提出有價值的問題作為範例
供大家參考。
身為工程師,你認為還有哪些你常常詢問 AI、你覺得很有價值的發問方式?
歡迎大家一起推文交流一下,謝謝。
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