振动、AI 风格

快速阅读: 据《黑客日》最新报道，“随心编码”依赖AI助手生成代码，适合小项目或专业人士。它虽解放双手，但需高质量提示词调整，且存在安全隐患。建议仅用于低风险项目，不可替代传统编程学习。原通讯已持续200多周，欢迎订阅获取更多精彩内容。

本周，黑客圈内热议的话题是“随心编码”。如果你对AI术语还不太了解，这其实是由安德烈·卡帕斯创造的一个吸引人的概念，指的是一种几乎完全依赖AI编程助手随意尝试的方式。它就像是将你在StackOverflow上输入需求并挑选最佳答案的传统流程，升级成了AI驱动的自动化版本。然而，考虑到当前大型语言模型（LLM）的能力限制，在与机器反复交互一段时间后，这种方法或许才能奏效。这是一个令人向往的愿景，尤其适合处理一些简单的应用、主流编程语言或已经在行业内相对成熟的问题领域。正如阿尔·威廉姆斯在我们探讨随心编码时提到的，当风险较低的情况下，你可以想象一下，用这种方式编写ATM机软件，会不会真的能准确计算出取款金额？或者尝试用随心编码来调试汽车电子控制单元（ECU）软件呢？

尽管随心编码听起来充满解放感和轻松感，但实际上，它只是把你自己编写代码的工作负担，转移到了确保LLM生成的内容符合预期上。当LLM未能如你所愿时，你就需要不断调整提示词，直到结果达到满意为止。这更像是在编辑和审查代码，而非真正意义上的编写代码。虽然我们毫不怀疑像安德烈·卡帕斯这样优秀的程序员能够验证自己得到的结果是否正确，并编写出合适的单元测试，但我们不确定，这种做法是否真能成为那些不懂编程的人的万能解药。随心编码更适合已经具备深厚编程技能的专业人士，并且应该仅限于处理琐碎的小项目。正如你不该让小学生使用计算器，除非他们已经掌握了基础数学一样，你不该让刚入门的程序员随意采用随心编码的方式——这种方式不仅要求程序员具备极高的专业知识来驾驭LLM，还会跳过亲自动手实践学习的过程。

尽管如此，随心编码确实存在一定的安全隐患。如果LLM在诸如输入数据清洗等基础环节上无法遵循行业标准，那么通过这种方式生成的代码可能根本不适合部署到互联网环境中。那么，你是否应该尝试随心编码呢？当然可以！只要你认为自己能够胜任监督丹所说的“史上最差暑期实习生”的角色，并且项目的潜在风险较低，那么这无疑是一个测试工具能力的有趣方式。只是在进入这个过程之前，务必要抱有合理的态度。

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(以上内容均由Ai生成)