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如果抛开生意，只聊 AI Coding 的运用逻辑，我理解是视角不同。

破局者在入局时，对于行业内新事物会认为是理所当然，且不假思索的接受。没有任何历史包袱 局中人接受新鲜事物，且合理结合自身能力，是需要时间调整和整合的。

然后回归现实，就是视频、直播是他目前的生意，生意就有运作。…

这个问题就像是建筑工地的搬砖工问要不要继续钻研分子物理，从而提高自己的搬砖技术。

对于软件开发而言，从一开始算法、刷题、八股就是应试行为。 所以不存在“AI 时代还有必要 XX”的情况。

因为软件开发是工程学，不是象牙塔。

输入端对用户提示词进行再加工与过滤。 输出端杜绝直接返回大模型结果。大模型输出的内容要经过数据清洗和审核。

在系统提示词中要求大模型以特定格式输出结果。如果大模型输出的结果格式不符，说明系统提示词和既定上文被污染，放弃。

如果只从管理者的视角来看，其实“工艺”并不是其考虑的维度。 谁成本低，谁产量高，谁就上。就这么简单。

所以不管是现在的 AI 还是 10 年前“自愿加班”的卷王，本质上没区别。

其实 AI Coding 最大的问题一直是如何给 AI 最合理的提示词和上下文，以及如何最大化的利用 AI 的上下文容量。

如果你的需求可以几句话说清楚，没有任何歧义，那其实也一定不是很复杂的问题。而且一定是界内比较统一，有最优实践的问题。

而实际上的软件工程实践并不都是这样的理想情况。…

程序员的价值从来不是写正确语法的代码这么简单。 所以与其说被 AI 替代，不如说是被产量倍增的高阶程序员碾压。

骆驼祥子不是输给了汽车，是输给了司机。

不知道是使用方法还是什么的区别，我只看到一个紫色的框，里面只有翻译的结果，和官网的展示 UI 货不对板。

目前能做的，只能是阐述你在积极的拥抱 AI ，以及对 AI Coding 以及统计学模型的理解。 实用层面没有价值。

如果说的是 AI 使用上的细节，至少在现在没有说服力。

因为目前 AI Coding 还在高速迭代阶段。你目前擅长的技能与使用的经验可能 3~6 个月后就没什么特殊意义了。