IC design有个东西把VHDL/verilog 变成circuit level design. AI 就是类似，提高一个abstraction level。 以后的设计在business/architecture/human interface level. detailed software implementation will be done by AI. technologist will always be needed, to be the bridge between Human and Machine. Human are not gonna trust machine to design the architecture, because human don''t want to lose control.
虽然系统很原始，但我立刻意识到：这东西，将来对我一定有用。
有了那次触动后，我开始有意识地学习编程。那时大家普遍也觉得计算机会“挺有用”，但大多数人只把它当作一种工具。而我却不这么看。也许是因为我所学的专业背景，也许是那种“程序听你说话”的体验让我着了迷，我心里越来越坚定地觉得：它不仅是工具，它本身就是一个行业，一个世界。
我还记得大学里有一位留美归来的教授，开了一门叫《专家系统》的选修课。人工智能，那是我第一次真正听说这个词。课程内容很基础——规则推理、知识库、推断引擎，但我从第一节课就被深深吸引了。遗憾的是，当时国内软硬件环境都还不成熟，也没人愿意在这种“不接地气”的方向上投入太多。
那时候大家最常见的“计算机用途”，是打字、排版、算账，用来“提高效率”，就像高级点的办公文具。直到后来PC性能越来越强，游戏、动画、互联网、移动互联网接连兴起，才有了更广泛的应用。但说到底，那还是对特定人群的影响。
我在行业里打拼了多年，也一直保持着一个朴素的想法：程序将来是可以自己写程序的，甚至比人写得更好，程序也会自己扩展自己。
我不是在AI领域工作的人，但我每年都会关注图灵奖，看看这个行业的边界又往前推进了多少。当你把人工智能的发展当作一个长期演化的过程来看，你就不会对某一个爆点太惊讶。
所以，当2022年ChatGPT横空出世时，我并不感到意外。我只是觉得，这又是一个标志性节点，它远远不是终点。
它做得很好，但我知道，这只是开始。真正的冲击，还在后面。
它会写代码、解释代码、修复Bug、生成测试样例、理解上下文、写文档……我多年前那个“程序会写程序”的念头，在这一刻被现实照亮。而我，也开始认真思考：我们这些程序员，会不会真的变得“不再需要”？
从那时起，我开始从“尝试”和“好奇”走向了“验证”和“落地”。
公司管理层交给我一个任务：看看我们能不能把AI引入到当前系统中。我心里明白，如果需要大幅重构流程，投入成本过高，这事八成就搁浅了。但经过我调研后，发现：这次的AI革新，并不需要你重建系统，它只需要你把已有的资源接给它就行了。
我们的数据表、字段、模型结构都是现成的，只要给AI Agent提供清晰的描述，它几乎就能完全理解业务逻辑。而且更关键的是：使用者不需要懂编程，也不需要知道数据结构，只要用自然语言表达需求就可以了。
AI会分析用户想要什么，判断我们系统里能提供什么，生成相应的命令语句，调用已有的数据管理工具完成操作，并以可视化形式展示结果。甚至，它还能根据新的业务需求，自动扩展我们原有的数据结构甚至业务逻辑程序。
走完这一整套流程，我回头一看，程序员在哪？没有啊，真的不需要。
而且，它的冲击还不止于此。
你以为你做业务分析就安全了？不好意思，AI已经“知道用户在说什么”，也“知道系统里有什么”，它还会主动优化结构、建议字段、自动归类流程。那你还分析什么？分析谁？
其实，它正在一步步地吞噬传统职能的边界。
我并不焦虑，但我很清醒。
作为一个在技术行业摸爬滚打了三十年的老程序员，我不会轻易被什么新东西吓倒。但我想说：这一次，我们每一个人都该认真思考：自己还能做什么，如何去适应它。
AI的浪潮，会带来失业，会逼迫很多人去转型、去学习新的技能，去经历一个并不轻松的过程。但它也会带来新的岗位、新的需求、新的行业。
就像我正在思考的，“AI监控者”“AI业务测试者”这类岗位，现在已经在某些公司出现。但我也知道，也许几年之后，它们也会被AI自己取代。
所以我想说一句话，送给那些准备进入程序员行列，或者正站在人生十字路口的人：
别再把自己当作一个工具人，AI干得比你更像工具。
真正值得你投资的，是持续学习的能力、对变化的敏感度、以及人类所独有的判断、责任、创造和思考能力。
未来不会等人，也不会惯着人。我们唯一能做的，就是让自己，别被落下。
是想说让大家all in mag7股票？
很遗憾，这些AI都有，也都比你强。可能就一个含糊的“创造”能力还能说是人类独有。可是你看看身边，有多少人是靠“创造力”就业的？
程序员看看历史就不会大惊小怪了， 机器早就可以造机器了，那发展到程序可以写程序又有什么奇怪呢？
不知道 DOS 还有 1 和 2
这篇好象AI写的啊~~~
我最近时不时试试用 chatgpt 干干我的活。 感觉幸好我老板是 行政型官僚， 我估计能挺到退休。 如果他是 技术型官僚的话， 我还是一定程度地担心工作的安全性。
机器没有硬盘，5英寸的软盘容量小，第一张盘专注于启动，第二张盘则提供扩展功能。
用ChatGPT帮助干活目前应该还是没问题，毕竟还需要跟现有体系整合，还需要编译部署等等有点技术含量的事情，还需要程序员。可你看我在正文中的案例分析，根本就不需要程序员了。
因为人类不是一个人，不是一个群体，不是一个利益集团。人类不需要害怕，但人类中的很多人会害怕
我自己没有什么恐慌，说实话，我是挺欢迎AI的。 对我来说，它不是威胁，更不是“敌人”，反而是一种久违的兴奋感。就像当年我第一次用DOS时的震撼，或者第一次写出一个能自动跑起来的小程序——它又把我从熟悉的节奏里拽出来了，让我重新开始思考：我们还能怎么做。 它确实会让一些工作变少，也会让很多人不得不重新学习、转型，这个过程肯定不会轻松。但我也相信，它也会带来新的工作机会，新的行业，只是我们现在还看不清而已。 过去三十年的很多技术变革，每次都有些人跟不上，每次也都有很多人从中找到新路。AI这次只是影响的人更多一些，范围更大一些，节奏快一些。 我自己是做好准备的，也不怕它来。 现在做的事，就是看看AI怎么跟我们现在的产品搭起来，怎么用得稳当点，能帮上忙。当然也有可能，哪天连这种“规划”也不需要人来做了，反倒成了自己岗位的“掘墓人。
什么网站（AI），能自动写程序？
如果AI的程序员没有写过那一段代码，你让AI怎么给你写那段代码？
现在很多写程序的AI，后台都是实时连线 码工的。
就和自动驾驶的后台，连线一个游戏杆实时视频驾驶员，是一样的。
公司不这样诈骗，它的股票就上不去。
cursor我也用过，想试试refactor，根本不行，还是要自己来。后来就只用cursor 写script和paper了。
科研工作者，都是靠创造力吃饭的
要看自己上是咋定义的。我们都是用这些，然后review & iterate，junior SDE 肯定是越来越不需要了。
因为大多数本来就是工具人啊！
我完全没有编程经验，但是有商业经验。一直都有一个应用Application 是我想做的。以前投入太大，现在用自然语言表达，和AI进行了三轮尝试。这一版我感觉能完成（作出一个完整的App并上架）
两张碟片
没这么牛，试过AI写的code，看起来头头是道，但不能运行😄现在基于NN的AI，就是个大号搜索整理工具，根本没有什么真正的智能。
dos有三张软盘
我不会V B A代码，用deepseek写了一个500行的代码，在Excel里排几百场考试的正副监考人员，全部代码是A l生成，当然要不断的调整，会一定读代码能力，最后的结果很好，觉得DS编V B A能力是够的。不过还是有人工干预，最开始它的方法总是排不对，给了它思路后就大方向成功了，再加一些小的调整。对语言不熟但有一点编程基础的，感觉A I还是很有用的，相信将来会更厉害。
我跟你一样，我对ai编码也是充满信心，其实我觉得ai出的结果跟我需求的有偏差，应该也是因为我逻辑解释的不清楚，这个prompt肯定也不是一般人能写的完美的。我曾经上传过两个文件，让ai根据两个表的变化写一个prompt，然后我可以将这个变化逻辑应用到另外一个表，然后它写出来的prompt特别漂亮，分段分行，逻辑清楚。我要是有这个prompt engineer的能力就牛了。
问题是，人类程序员写代码时，也需要这么详细的Prompt 吗？这个其实跟多年前，流行写代码前，先写Pseudo cide一样，纯属浪费时间。
有什么证据证明，不是chatgpt后台的程序员帮你调试的呢？
然后大家拿着它都去赚大钱。
为何这样的东东，在人间根本就不存在呢？ 说明AI编不出人类想要的高级一点的东西。只能停留在低级的东西，比如：课本上的编程题库。
先写Pseudo code 很好呀。
谢谢你的评论，咱们其实说的不是一件事。 你说 AI 写代码是基于人提供的知识、模块要人来设计，我也同意。AI 现在还不可能凭空做需求分析或者产品决策。 但我文章想说的不是这个层面。我想说的是——当你已经有了一堆结构化的数据、业务逻辑和接口说明，AI 确实已经能“接管后面的活”了。 以前一个需求要找开发写 SQL、调接口、生成报表、搞个前端页面，现在自然语言+系统权限+数据描述，AI 就能全搞定了。不是说它有多聪明，而是说它真的“不需要人手写了”。 而且更重要的是—— 我们现在用的各种编程语言、架构设计、工程规范，本质上其实都是为“人类”服务的。 为什么讲究可读性？讲究面向对象？讲究分层？因为人脑没法处理太复杂的系统，团队合作也需要规范。 但 AI 不需要这些，它不怕耦合、不怕嵌套、不怕层级乱，运行结果对就是对，它可以直接生成、组合、调用。 AI 写程序不需要你看懂，甚至它写得“乱”，都没关系——反正不是给人读的。 换句话说，那些我们学了很多年、引以为傲的软件工程知识，有很多其实是为了解决“人脑的短板”。AI 不需要这些短板，也就不需要这些“规矩”。 所以，我不是说 AI 已经可以替代人类所有的思考和设计，我想说的是：当执行不再需要我们的时候，我们到底还剩下什么价值？ 这个问题，不是为了危言耸听，而是我们确实应该早点开始想的事。 当然，我也没打算退休，哈哈。只是觉得，有些老本，已经靠不住了。
已经有了，所以金融的马上也要失业了
IC design有个东西把VHDL/verilog 变成circuit level design. AI 就是类似，提高一个abstraction level。 以后的设计在business/architecture/human interface level. detailed software implementation will be done by AI.
technologist will always be needed, to be the bridge between Human and Machine. Human are not gonna trust machine to design the architecture, because human don''t want to lose control.
“别再把自己当作一个工具人，AI干得比你更像工具。
真正值得你投资的，是持续学习的能力、对变化的敏感度、以及人类所独有的判断、责任、创造和思考能力。
未来不会等人，也不会惯着人。我们唯一能做的，就是让自己，别被落下。”