AI大模型辅助开发

作为现阶段最流行的AI大模型辅助开GLM-4究竟对程序员影响多大,达到了什么程度?
首先AI大模型在开发过程中辅助作用已经很大了,但是还处于辅助阶段,远没有达到自主开发的阶段。现阶段根本达不到代替程序员开发的地步。但是它在部分领域确实能大大减轻程序猿的负担。
一般AI大模型辅助开GLM-4是免费的,可以翻墙到国外找抖音的Bots扣子等其它的GLM-4。当然也有收费的。也可以用国内的智谱轻音。在辅助开发方面收费和免费机会无差别。
用AI大模型辅助开GLM-4解决问题的方式:
第一种:创建一个对话,把你要开发的简单功能和条件语言描述给它,他会给你具体算法。若达不到你的期望,说不理想增加你的条件,它继续给你优化方案。
第二种:你把处理前的数据和处理后期望的数据给它并且描述你的转换规则,它会给你方案及代码,不断训练它找到合理的解决方案代码。当前你给它补充纠正问题时,它可能把原来的条件给去掉的情况。这就是它现阶段只能辅助不能完全代替程序员的原因之一。
最适合解决的场景有:
1.数据从A到B的简单数据处理。若从A到B再到C,数据处理很复杂就不太适合,要拆分后咨询训练解决。
2.正则条件过滤。我认为GLM-4在用简单正则表达式方面比大部分程序都优秀。
3.MongoDB的复杂管道操作。
4.各种算法,高效排序。一般GLM-4比程序猿还不容易犯低级错误。当让你要保证它是否按照你的规则处理数据。
5.语言辅助学习。如你以前工作时用的是Object C,当你换成JavaScript开发时,它能快速帮助你进行语言学习。你给它Object C代码,可以让它转换成你期望的语言实现。以前需要你一个月到三个月学习掌握的。用AI大模型辅助开发可能一个月不到就可以基本掌握。
6.写简单UI页面。
总之AI大模型辅助开发还停留在ui开发,数据处理,简单事物处理阶段。
AI大模型辅助开发不能解决的场景:
1.不能一步到位解决复杂问题;
2.无法实现流程性的业务逻辑;
3.有些简单功能也存在无法正确训练解决或很很难训练解决(一般的程序猿自己写可能很简单的解决);
4.无法实现状态机;
5.给出的解决方案有可能存在效率问题。
AI大模型辅助开发给出的都是一个一个算法和数据处理,关键的算法修正和业务组织还是靠程序猿。这就AI大模型辅助开发只能辅助而不能代替程序猿的主要原因。

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