我不是全职的程序员，只能借助网络的力量。在自己写 SQL、安装尝鲜开源软件等各种简单尝试，以及观看了“Use ChatGPT to Code a Full Stack App”等油管视频后，我认为目前阶段以及在未来 3 年内 LLM 能帮助到程序员差不多也就这些了。 简单尝试，也就是不使用任何的 prompt engineering 的技巧，直接开始问、换种描述方式来问。 ## LLM 帮助我们的方式 - （1）简单的代码生成 - DBA 工作，比如生成建表语句、生成简单的查询语句。 - 生成功能明确，逻辑不复杂的代码 - 这意味着在一个工程项目中，大的编程的思路还得由程序员把握。 - （2）快速学习使用一个新的框架。 - 注意，不是上手、不是了解。而是快速用起来，边用边学。可能一个小项目或小需求做完，程序员都可能还不了解这个框架和其他框架的本质差异。因为不需要。 - （3）了解报错的原因和成熟的 fix 方案，而不需要自己去搜索引擎上死命搜索。 - 或许 fix 方案，也可以作为某种知识性质的资产。届时，越偏门的问题，如果被 LLM 采用，当初创造这个答案的作者可以获得某种奖励？ - （4）边用边学。类似于在看别人的代码过程中学习。 - 一边提问，根据机器给出的回答，程序员可以学习到很多新知识。这和看老程序员代码、询问老程序员的效果差不多，但是速度要更快。 - （5）代码规范和comment - 除了让机器改写，机器给出的可能本身就比垃圾程序员的要规范。 - （6）简化选型等工作中调研比较的时间。 - 垃圾框架被选上的可能性更少。 - 这要求框架/软件的创作者要疯狂给机器喂材料。文档工程师的春天可能要来了。而且文档工程师还有机器的帮助。完美的工作！ 案例1: 我看到微软的 clarity 居然可以如此骚气地把产品名称的每一个单词都作为入参使用，且十分骚气地只需要复制这一串代码到 header 中可以完成网页埋点。我就去问一下这个我不认识的语法。 ![[故事新编-一行代码一万美元20240930112314.png]] ![[故事新编-一行代码一万美元20240930112328.png]] 案例2 国内用得不多的 PostgresSQL 的文档里提到的一个小细节，我在搜索引擎里怎么都找不到解释的博客文章，问一下也就知道了。 ![[故事新编-一行代码一万美元20240930112349.png]] ## 故事新编：一行代码一万宇宙币 （魔改一个故事） 2N世纪初，某元宇宙公司正处于高速发展时期，一个个3D模型一个个虚拟形象迅速建成并投入使用。活跃的用户快把元宇宙公司的服务器塞满了。每一台新上线的服务器都会被用户创造的虚拟资产塞满。 突然，元宇宙公司的一台服务器出了毛病，几乎整个系统都不能运转了，相关的生产工作也被迫停了下来。公司调来大批研发Agent反复检修，又请了许多大语言模型来检查代码，可怎么也找不到问题出在哪儿，更谈不上维修了。元宇宙公司的领导真是火冒三丈，别说停一天，就是停一分钟，对虚拟世界讲也是巨大的经济损失。这时有人提议去请著名的程序员小帅帮忙，大家觉得死马当活马医了，急忙派专人把小帅请来。 小帅仔细检查了代码，然后快速修改了一行代码，对工作人员说：“我已经提交了，现在就上线！”人们照办了，令人惊异的是，bug竟然排除了！系统马上就全部恢复了！  元宇宙公司CEO问小帅要多少酬金，小帅说：“不多，只需要1万宇宙币。”1万宇宙币？就只简简单单画了一条线！当时元宇宙公司最著名的口号就是“每月UBI 5宇宙币”，1条线，1万 UBI，一个小美 100多年的收入总和！ 小帅看大家迷惑不解，转身开了个清单：修改一行代码，0.001 宇宙币；知道在哪儿修改，9999.999 美元。元宇宙公司CEO看了之后，不仅照价付酬，还重金聘用了小帅。