AI Zealotry
4 months ago
- #Productivity
- #Programming
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- AI发展通过自动化繁琐任务并支持前端等新领域的工作，提升了高级工程师的生产力与工作乐趣。
- 对AI的担忧包括生成垃圾代码、深度理解能力的丧失以及工作流程去人性化，但这些与从汇编转向编译器等历史转型如出一辙。
- 优化AI工作流的策略包括：最小化干扰、提升抽象层次、利用钩子自动化重复任务。
- 建立对AI生成代码信心的方法包含：自我审查、测试、严苛追问潜在问题、简化代码、管控技术债务。
- 推荐从Python转向Rust和TypeScript来开展计算与前端开发，充分发挥AI的辅助能力。
- 清晰的文档和缜密的规划对AI辅助开发至关重要，可通过'plans/'和'docs/'等目录结构化工作内容。
- 工程师的角色正转向更高层次的思考与设计，具体实现日趋自动化。
- AI辅助开发被视为编程的进化，如同编译器等历史变革，将带来更多乐趣与效能提升。