AI 编程就像指挥机器人洗碗

[lucasji]

全程对话编程

你坐在位置上，对机器人说：“你去把碗洗了”。于是机器人转身去厨房哼哧哼哧很快把碗洗完了。洗完你一看，发现没有用洗洁精、碗里的水没有沥干、筷子没有放在筷笼里而是直接放在了碗上面。这时你懂了，你需要把事情交代得更清楚。洗碗这件事三两句话就能讲完了，但是其它更复杂的事情呢？一想到以后自己可能需要事无巨细，喋喋不休，你不禁叹了口气。。。

自然语言和机器语言就像峡谷的两侧，现阶段的 ai 充当的就是自然语言和机器语言之间的桥梁，木制的小吊桥，能走但风险很大，你不知道走到后面会遇见什么。

Be Taber, My Friend —— Tab 狂魔

你亲自洗碗，机器人给你递来脏碗，你洗完后再递给机器人。你按下 Tab ，机器人把碗沥干了，你再按下 Tab 机器人把碗收进了橱柜。当洗完最后一个碗后，你想留着后面装水果，这时候 Tab 就失效了，你于是和机器人说：“这碗留着放水果”，然后再按 Tab ，机器人把碗沥干后直接放在了桌子上。

ai 现在虽然没法直接搭桥，但是打打下手也很不错！

[3IOhG7M0knRu5UlC]

是的，上下文要讲非常多。

[t41372]

如何给予足够的上下文是目前的一个难题。过长且不相关的上下文对 AI 性能的影响很大，但上下文太少 AI 跟本不知道自己能做什么，什么才是最优解。

有时候我其实感觉，就算是你把真的人塞到 AI 对话框里，就用户和程序给的那点信息，其实根本没法做出好的决定。
但上下文长度基本等于成本，而且性能也会下降。只能寄望于大模型上下文能力的增强了

[levelworm]

机器人这个吧，我觉得主要是要转换思维，不能在目前这种家庭直接插入机器人，而是需要各种改造。比如说厨房机器人负责洗碗做菜，那如果是直接插入到现在的厨房，你就得教他怎么走路，怎么避障，怎么听人话。。。这太困难了。更简单的办法是，改变厨房环境（具体怎么弄我就不知道了，大家发散一下思维），或者直接打包成一个解决方案搬进厨房，上下水垃圾桶全部自动化，只有这样才行。

类似的，在企业里插入 AI ，需要的是整合，需要的是团队配合 AI ，而不是反过来，想办法研究出来更像人的 AI 。

换句话说，想想看怎么样能够用现有的技术把东西整合起来，而不是想办法创造出来 GAI 。这对就业也有帮助，毕竟机器人比较专业化，说明对人的替代性相对弱一些。

一点浅见。

[kelvansun]

这段文字写得真生动👍

[dji38838c]

女人也是这么说的：
叫男人洗碗，就好像指挥机器人洗碗
也是一样的：
"洗完你一看，发现没有用洗洁精、碗里的水没有沥干、筷子没有放在筷笼里而是直接放在了碗上面。这时你懂了，你需要把事情交代得更清楚。"

[IwfWcf]

但这个过程其实对培养你的职业技能是有好处的，如果你没办法用自然语言给 AI 讲明白那和人沟通的时候其实也是做得不好的

[kyuuseiryuu]

毕竟人类的上下文是他一生的经历，而且活得越久上下文越长。

[None2]

需要前置的 token 的

[potatowish]

AI 缺少对提问者进行反问的能力。要你主动补充细节，而不是它来反馈

[lucasji]

@IwfWcf 很多时候描述得烦了，心想，还不如让我自己上手。

[lucasji]

@potatowish 是的，得事无巨细。我个人觉得，如果 AI 懂反问了，要么你要做的任务在它的训练集里面，要么就更加智能了，能够推理没有的知识。

[ffgrinder]

@lucasji #9 试试多模态，用语音会好很多。

[IwfWcf]

@lucasji 你如果作为技术管理者，对干活的人一样会产生这样的想法的

[ybz]

非常赞同，我说那么多还不如我自己去洗了，现阶段也就 tab 能用，即使我能事无巨细的告诉他要怎么做，那样也彻底失去了写代码的乐趣。

[sentinelK]

这就是“管理成本”或者说“沟通成本”。并不是局限于人与 AI 互动。

所以 Cursor 或者 Copilot 才是编程 ai 的正解，既通过 user 的提示词，自动带入 workspace 的代码当作上下文。否则沟通的成本会爆炸。

有功夫向一个对话 AI 阐述清楚既定情况和需求，自己都已经编完了。

[eleganceoo]

太对了，AI 没上下文就要一直喂，真的烦，大家有没有好的关于编程的 prompt 的集合？

[javalaw2010]

感觉日本企业的风格很适合 AI 啊，他们本来就把人当 AI 来用，这真 AI 来了不起飞？

本质上还是现在的大模型基座不够好，再给 AI 一点时间，短则一两年，长则四五年，相信 AI 编程不管是大模型基座还是工程设计，都会焕然一新。

[iamqk]

我觉得 AI 编程现在巨大的优势是节省了非常多的搜索时间，尤其是针对一个你不熟悉的编程语言。我最近用 AI 写了个 bash 脚本，基本上复制粘切基本就能用。但是因为自己不熟悉，看懂是能看懂的，要是自己一个个字母敲出来，就得费一番功夫了，因为很久没有写这种脚本了，得从头来。但是写好的，虽然不是 100 分，但是只要你能读懂，稍作修改就可以完成功能。我这个脚本要是我自己写，估计得研究个半个到一个工作日，但是用 AI 半个小时就能搞定。这就是 AI 编程的巨大优势吧。

[lucasji]

@iamqk 对的，现在 AI 更多的是担任“顾问”这一角色。所以我一直觉得 Github 的 Copilot 名字取得很恰当。

[ChefIsAwesome]

你在家干活就知道，很多时候宁愿自己上，也不愿意指挥其他人干，太浪费时间和精力。
现在所谓的一小时用 ai 干了个活，都是前端干后端，后端干前端，干自己不懂的。我之前写区块链的东西，就是靠 ai ，反正我也不懂，懒得看文档。然后 ai 给的代码错误，代码版本不对，还得费老大劲 debug 。

[marcong95]

那么问题来了，机器人什么时候能帮我去洗碗呢？

[eleganceoo]

@marcong95 洗碗还要求太高了，收碗放碗就行，有洗碗机

[liuxh7]

什么时候脑机接口应用了，就不需要这么繁琐了，AI 直接分析你的想法

[DT27]

为什么那么大的模型，这点小事还要人一点一点喂。

[specita]

确实是这样，但是相比于没有 AI 的时代，还是有效率提升明显的。

[tsja]

给写好提示词和前置条件，比如我问后端问题时候，如果涉及到模块，我会把所有涉及到的数据库的 SQL 告诉 cursor 。让她写一个新模块时，我会给他参考我之前的模块的写法

[kikoroc]

精准的比喻

[meeop]

那只不过是机器人还不够聪明

生产商可以给机器人预制好 prompt 和领域知识，比如：
你是一个洗完专家，会使用洗碗机等 xxx 设备
你需要分析并思考用户指令，扩展并理解用户诉求，思考并拆解任务，妥善处理洗碗各个方面
你还应该学习，统计，分析用户偏好，根据当前场景选择合理的处理方式


数据积累足够多就好了，现在还是初级阶段，到时候你一个眼神机器人就知道要洗碗

[YuuuuuuH]

@tsja 这个怎么设置呢？有没有什么文章可以参考一下?