Java三十周年， Java之父James Gosling怒斥AI炒作与程序员的未来

[wass]

AI意味着不需要中低级程序员了。你手把手教人一个月的产出，不如跟AI谈三十分钟。
Business logic和domain knowledge 当然还得人来提供输入。

站这个

[drifter]

Summarize business logic，再做architecture design, 分解成子系统，本来就是高级程序员的工作。
这部分，程序员跟AI的沟通成本太高，capable 的码农直接写code更快。你把系统分解了，所有interface, trait定义好了，正常流程是找初中级程序员写实现。AI完全可以取代这部分。在有明确框架的情况下，两个人之间的沟通成本，比人和AI之间还高。我的经验是，一个模块如果定义好了interface和dependencies，AI能帮你完成大部分工作，包括coding，注释，和单元测试。
所以纯低级吗农现在是负担，不是资源。

导致New grad 不好找工作

[cover]

Summarize business logic，再做architecture design, 分解成子系统，本来就是高级程序员的工作。
这部分，程序员跟AI的沟通成本太高，capable 的码农直接写code更快。你把系统分解了，所有interface, trait定义好了，正常流程是找初中级程序员写实现。AI完全可以取代这部分。在有明确框架的情况下，两个人之间的沟通成本，比人和AI之间还高。我的经验是，一个模块如果定义好了interface和dependencies，AI能帮你完成大部分工作，包括coding，注释，和单元测试。
所以纯低级吗农现在是负担，不是资源。

你想的简单，再说一个，这次AI吹牛的人，不说的东西。

其实自己想想就明白，想不到被忽悠，还是智商不够

写程序，大部分时间都在修复bug，修复bug不是修复编程语言方面的问题，这样的有各种工具能帮助检查，也不需要很久

修复bug，大部分都是和商业逻辑或者流程，以及领域知识相关的，这些初级程序员经过培训也会修复，AI根本没法修复bug

[cover]

bug也可以做成题目，让AI刷题

这样只是编程语言的bug，其实靠工具也能帮着找

现实商业逻辑相关的bug，或者领域知识欠缺，以及理解错误的bug，AI没法刷题

[cover]

java之父说的AI写写没人想写的文档，是比较恰当的

因为文档不存在bug问题，写的不对，最多被用户骂，不会影响生产系统

[omicron]

AI最合适刷leetCode，面试作弊，因为LeetCode和面试作弊，不需要修复bug, 做题，得到正确解就行了

用AI写代码，程序员负担更重，因为貌似你产出增加，这些自动生成的代码，bug都得你修复

修bug工作量，和你AI自动生成代码数量正相关，尤其这些代码不是你写的，修起来更费劲

尤其模块整合的bug，AI代码搞不好得大量修改，才能满足要求

老板说你写代码速度快了，为啥修bug这么慢，年终评分不合格

[omicron]

AI的LLM写代码，是资本家的阴谋，用来压榨码农

自动生成代码，不管bug修复。不是自己写的，修bug肯定费劲，还不如自己写

资本家用AI写代码快做借口，把你工作量一下增加几倍

码农聪明点，应该能想明白，AI其实是leetcode的cheat sheet，是为代码考试作弊用的，这个才是最合适的用法

[wass]

bug也可以做成题目，让AI刷题

这样只是编程语言的bug，其实靠工具也能帮着找

现实商业逻辑相关的bug，或者领域知识欠缺，以及理解错误的bug，AI没法刷题

Cursor等等工具有专门debug的agent

[wass]

我一般是给它log，它就知道是什么问题，准确率不低

[wass]

也就是说，以后的工具会优化for ai

[sdehc]

你想的简单，再说一个，这次AI吹牛的人，不说的东西。

其实自己想想就明白，想不到被忽悠，还是智商不够

写程序，大部分时间都在修复bug，修复bug不是修复编程语言方面的问题，这样的有各种工具能帮助检查，也不需要很久

修复bug，大部分都是和商业逻辑或者流程，以及领域知识相关的，这些初级程序员经过培训也会修复，AI根本没法修复bug

写程序修bug多，就是底层程序员多的缘故。如果是没理解business logic，那还得是重新做分析，改数据结构。这方面，显然高级程序员自己搞定，因为原始design 就他做的。
如果是race condition, deadlock 等等，说明设计有问题，低级程序员补这种补丁，往往会干出屎山，所以最好还是谁设计的谁补。
我个人经历，我们五十多人过去七年干的事，十个人两年能做完，如果人员配置正确。但是现实世界，很难理想化。这个队伍的形成有各种原因。
但是如果一开始就有AI，很多低级程序员就没机会参与设计，也就杜绝了这种人往上爬的可能。以后AI+experienced架构师会让team very thin的。

[Havana]

试了一下copilot，用起来还不如入门级程序员，最基本的语言规则它都不理会。

Summarize business logic，再做architecture design, 分解成子系统，本来就是高级程序员的工作。
这部分，程序员跟AI的沟通成本太高，capable 的码农直接写code更快。你把系统分解了，所有interface, trait定义好了，正常流程是找初中级程序员写实现。AI完全可以取代这部分。在有明确框架的情况下，两个人之间的沟通成本，比人和AI之间还高。我的经验是，一个模块如果定义好了interface和dependencies，AI能帮你完成大部分工作，包括coding，注释，和单元测试。
所以纯低级吗农现在是负担，不是资源。

[sdehc]

试了一下copilot，用起来还不如入门级程序员，最基本的语言规则它都不理会。

AI提供的code，有时候要小修。我用Gemini和Rust，我只能说Gemini 在对architecture design理解的方面，水平超过我见过的所有L4马农。一旦AI有了确定范围的输入，coding和写unit tests那就是手拿把掐，大部分时候我就改个几行。

[cover]

写程序修bug多，就是底层程序员多的缘故。如果是没理解business logic，那还得是重新做分析，改数据结构。这方面，显然高级程序员自己搞定，因为原始design 就他做的。
如果是race condition, deadlock 等等，说明设计有问题，低级程序员补这种补丁，往往会干出屎山，所以最好还是谁设计的谁补。
我个人经历，我们五十多人过去七年干的事，十个人两年能做完，如果人员配置正确。但是现实世界，很难理想化。这个队伍的形成有各种原因。
但是如果一开始就有AI，很多低级程序员就没机会参与设计，也就杜绝了这种人往上爬的可能。以后AI+experienced架构师会让team very thin的。

你不过是公司冗余太多，想用AI做借口，干掉冗余

[Havana]

我用的是公司购买的copilot。我让它来简化现在有的文件，结果它上来就把几个函数删除了

AI提供的code，有时候要小修。我用Gemini和Rust，我只能说Gemini 在对architecture design理解的方面，水平超过我见过的所有L4马农。一旦AI有了确定范围的输入，coding和写unit tests那就是手拿把掐，大部分时候我就改个几行。

[wass]

我用的是公司购买的copilot。我让它来简化现在有的文件，结果它上来就把几个函数删除了

微软很多东西都叫Copilot，你用的是vs code extendtion的copilot？

[Havana]

和vs code无关，单独买的账号，在github.com也可以用的那种。

微软很多东西都叫Copilot，你用的是vs code extendtion的copilot？

[wass]

和vs code无关，单独买的账号，在github.com也可以用的那种。

就是那个，叫GitHub copilot

比cursor便宜一半，没有cursor好

[Havana]

这个表现已经不是不够好，而是完全不可用

就是那个，叫GitHub copilot

比cursor便宜一半，没有cursor好

[wass]

这个表现已经不是不够好，而是完全不可用

是不是什么特别怪异的领域？