AI 现在真的是大势，无法阻挡了

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这个话题起源于最近工作中的一个实例，背景很简单。我算是一个非常非常资深的自动化测试专家，有20+研发经验，自己亲手在不同公司用不同语言实现了不同规模的自动化测试平台，支持的脚本和案例从200+到2000+，近年不在一线，主要和另几个7+以上经验的小伙伴一起维护相关能力，算起来是个很精干的团队了。

这2个月有个非常隐蔽的 Bug，我和小伙伴看逻辑，梳理流程，各种条件的测试和复现，能揪出问题，但就是找不到根因，根据我们之前经验 Google 搜索了，给 AI 也提问了，解决方法五花八门，但都找不到点上，只好打补丁，在出现问题的地方用很别扭的方式先修复了。但这个事情是一根刺，做为资深开发时时刻刻都惦记着，没事就私下再分析个几次，那些代码快盘包浆了。

AI 大潮到来的时候我们都知道这是未来，必须学，必须用，但日常工作多，每次都是浅尝辄止，对AI的理解很粗浅，更多是当个搜索引擎用。最近一段时间觉得这样不行，花时间从头梳理好好的深入研究了一下，第一个喂进去的就是这个问题，结果……2个小时左右解决，还是因为AI不熟练，一边操作一边笔记，真正 AI 分析和解决也就2个主要步骤，时间大概5分钟，消耗的 Token 也就 $0.03

5分钟，2毛钱人民币……解决资深开发2个月没解决的问题，这次有亲身体会了。时代大潮浩浩荡荡，要么被碾过，要么成为驾驭者。在我的工作生涯中这样的情况其实不止一次了，最初我还是那个500块学五笔打字，1000块学会计的小菜鸟，后来写 Dos，做测试，做开发，从 SHELL, TCL, Perl, Python 到 go，从私企到国企到外企，从一线开发到高级开发，每次碰到这样的时刻都有一种“天塌了，这次我估计跟不上了”的感觉，20岁的时候还有心气，现在快50了，心气更难了，毕竟5年前我真的有好好学神经网络，真的有手撸矩阵计算，只是行业发展太快，现在都已经是大语言模型了，神经网络都是过时方案了。

这次 AI 的情况更严重，真的以为跟不上了，但静下心来试试……发现还可以再挣扎一下。写这些主要是想劝一下现在还在面对新事物时停留在无视、否认、愤怒、接受、习惯这几个阶段前三步的同学们，尽快习惯和迎接新时代和新技术吧，好好的学AI，适应AI，把它当做未来的核心能力和工具去学

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感觉未来 AI 除了会更聪明，在使用门槛上也会变得更加容易，有的问题可能还不用你说，它自己就能提前检测出来了。

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我现在放下所有抱怨，所有不适应，就是去学的，强迫自己去学。就是不用编辑器去写代码……两个月前看到一些消息说一些科技公司的老板要求程序员不能自己写代码，我还觉得有点可笑，现在我只是钦佩，不愧人家是老板。

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锤子作为一种工具有着人类无法企及的硬度，只不过这次AI这种工具超过人类的地方叫做智力。

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大势所趋，以前还手写python脚本，现在全丢给ai，比人写得全面、规范多了

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如果不是去要跟着deepseekV4的论文复现一个大模型出来这种级别，其实也没什么太深奥的。现在这些智能体之类的本质上都只是给提示词工程套壳再连线搭积木最后用互联网黑话赋能，提示词工程到最后就是找个实习生慢慢试……
如果不是自己要搞新玩意出来就权当工具自然使用就行，也没必要硬追那些热点。就像螺丝，找个电批仔细拧紧是最合理的用法，但用锤子硬砸进去有时候也不是不行……

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道理肯定是这个道理，现在有太多卖概念的名词出现，确实跟不上，也没必要去跟。

但是，不会代码的人用 AI 开发的应用都已经在赚钱了，我还没有办法控制 AI 帮我写一个看得过去的项目出来。我和时代之间的差距就很明显了。

忽然又回想起了那个已经被时代遗忘的名字——“落伍者”

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有时候判定 是传播焦虑还是传播有价值消息 真的很难划分。。

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一个有推广价值的产品，自身就有强大的动力推广普及，所以不用纠结自己学不会，跟不上，被淘汰了。

AI对于样板工作的效率提升是大势所趋，之前人做的最多的重复工作，AI做得越好。想要参与其中，就立刻动手找几个AI产品自己动手试试，至于是否要钻研各种技巧工作流，我的看法是这就跟之前几年火爆的各种所谓GTD哲学、方法论一样，你用不上那就是瞎折腾，浪费时间。

另外，即便是将来AI的能力继续提升，那么协作方式无非是倒过来，人作为copilot，各种AI工具作为worker，这里面人的作用反而更重要了，参与监督、验证，这个世界如果没有人类了，文明还有存在的意义吗？拼命造房子的结果是什么，不就是烂尾了。

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可能是编译器取代了手写机器码的程序员…以后专精于写代码不再需要，但是架构这些大方向还是需要人来决策选择。重要的想法、方案、营销

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外行对 AI 的认知更加清晰，就是个新颖的工具
同时因为自己是外行，所以会摆正自己的心态，去认真学习它的用法。

程序猿反倒是只缘身在此山中，会被已有知识和经验绊住

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现在AI应用的重灾区是大学，学生用来写论文，轻轻松松，以前写论文好甭还得上网找找资料，自己理顺理顺，现在两步，第一步AI写出论文，第二步AI降AI。
今年往后毕业的大学生，质量堪优。

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并不觉得有多大区别。甚至可能他们毕业之后用 AI 糊弄工作的水平，比现在这些半路开始学 AI 的白领还要更好一些。

能用 AI 去对付，总比那些连 office 都不会用的人强多了吧。

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这次的浪潮是让技术再一次廉价
就像古代中国万般皆下品惟有读书高，到近代扫盲人人能读写
就像古代有石匠铁匠之类的手艺人，到现代工业化生产流水线工业产品直接秒了
现在这一波某种功能程度上就是要把码农、律师、艺术家、教师之类相对较高收入群体的市场打下来
在这些职业序列上的人可以快速往上爬，上边肯定是能保住的，但是底下的基石必然被动摇。

当技术不再那么光辉的时候，更多的人要么往营销的方向走，要么往服务的方向走。
很难说不好，也很难说好，人在时代潮流的面前太渺小了

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工具該用就用，生成的代碼學會它，還不至於放棄自己寫。

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感觉应该是让使用技术的人的门槛提高了，AI会淘汰掉一些初中级工程师，以前一个团队的活可能一个资深工程师+AI就搞定了。懂项目代码的程序员用起来会事半功倍，纯小白写写小项目还行，功能拓展多了后期基本很难维护了。

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最近用AI在NAS安装了电子相册，所有不懂的问题都理清了。刚刚利用AI把小孩的旧安卓手机完全限制住了，指定APP，指定时间，长按图标双开应用绕过限制的漏洞也补上了。

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拥抱AI
学习AI
使用AI

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vibe coding势不可挡

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今天看到张文宏(医学教授)谈及AI的新闻，其中有这么一段：

张文宏指出，真正的隐患在于，如果一名医生从实习阶段就依赖AI直接得出结论，而没有经过完整的临床思维训练，未来将难以具备鉴别AI诊断正误的能力。

把医生换成其他职业也是适用的

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