码工的末日来得比预计的快

[洪荒之前]

做网站做DevOps的被吓死了

的确如此啊，不仅给出可以直接运行的代码，连系统配置部署方案都给好。

[mlforlife]

AI能码具体功能，不能搞系统设计，稍微复杂一点的系统AI设计不好，或者说设计缺陷很大
另外人类是AI的裁判员，AI代码好与不好，能用与不能用, 还是需要计算机专业的培养才能判断的
未来应该是写得少，读得多，设计多，计算机专业的培养方式可以更high level一点

[红烛歌楼]

有的人以为AI无所不能，其实AI也只是个工具，也只是个程序而已，并非万能的。不要无限夸大。

[cboe]

AI能码具体功能，不能搞系统设计，稍微复杂一点的系统AI设计不好，或者说设计缺陷很大
另外人类是AI的裁判员，AI代码好与不好，能用与不能用, 还是需要计算机专业的培养才能判断的
未来应该是写得少，读得多，设计多，计算机专业的培养方式可以更high level一点

没关系。有模仿的范例。高级马公的软件工程也是模仿范例。

比较火的成熟的app或者普通应用软件。让ai模仿，半小时就出雏形，可以运行可以跑了。再不停的优化，提出要求改进。一上午就完成了。

懂算法，数据结构，系统设计，可以更好的提出要求和改进意见。。。

[cangyoujiacuo]

快则五年，慢则十年，码工除了随波逐流，没有选择

码工谋生的三大法宝，数据结构，算法，电脑编程语言，在人工智能时代，全部out

普通智力的中学毕业生，文科，能准确地用人类语言表述，就能熟练掌握ai

假设AI真可以将码工全部或大部分替换掉，那么市场上，除了头部几个生产AI工具的大公司（未来AI公司的结构都类似：少量人肉老板+大部分AI员工）， 大多数都将是只有老板没有人肉员工或极少人肉员工的公司，这些下游公司产生的利润会被以下几类公司或个人分掉：

1. 上游AI tool/Service provider公司，随着垄断的增加，AI tool/service provider公司的费用一定会越来越贵；

2. 本公司的运营、修理费用， 正如每家每户过生活，灯会不亮，水管子会堵，如果你的AI哪天不转了，要请一个AI professional （一般只有资深自由码工才能胜任）来修， 这样的AI professional码工来修一次，那就不是500、1000能打住的事，首先得排队，如果emergency，还得加费，这些费用综合起来，要价可能会到你利润的百分之**。

3. 本公司的利润去掉1，2，剩下的才是人肉老板自己能赚到的钱。


所以换个角度看，是不是可以说，如果AI替代肉人的趋势成真，事实上也为好码工提供了更多、更好员工剥削老板的机会。

另外从资本论老板榨取工人剩余价值的角度看，人肉老板榨取不了AI的剩余价值，只能榨取其他人肉的价值，自己辛苦努力，可能大头都被上游公司或AI修理工拿走，实际上是在榨取自己，整个链条上看，老板自己倒成了被榨取剩余价值的工人。

[zheliemit]

我调研了一圈AI编程产品，回来给大家汇报一下。我安排手下20多个程序员分成几个小组分别调研了下列的产品：
* OLlama * claude *cursor * bolt.new * Qwen *deep seek * 通义灵码 * CodeGeeX * 文心快码 * MarsCode豆包 * Github Copilot * .....

目前能力能达到：通过GPT生成设计文档，再把设计文档扔给mastergo生成页面原型，再把原型扔给cursor，能生成基本可用的程序框架，但是想深入完善，就需要不断的提示和调整，AI生成的代码经常会搞错，或把已经生成好的代码搞乱。
这一路需要不断的给多个AI各种纠偏的提示，而且目前AI的长上下文的关联度还有待提高。我估算再有6-9个月吧，AI编程就很成熟了。程序员确实不需要太多了，但是需要的是更资深的、更全面的工程师，这个工程师从业务理解到数据库、到前后端代码都能懂才行。
可以这么说，全栈工程师的时代又回来了，20年前开发就是我一个人（用VC/VB/Delphi）从头到尾全搞定，但是随着系统越来越复杂，前后端技术栈越来越多，全栈工程师的概念消失了。但是随着AI的能力的提高，我觉得以后就是1-2个人就能做一个系统，并不是难事。

[forecasting]

快则五年，慢则十年，码工除了随波逐流，没有选择

码工谋生的三大法宝，数据结构，算法，电脑编程语言，在人工智能时代，全部out

普通智力的中学毕业生，文科，能准确地用人类语言表述，就能熟练掌握ai

吓唬自己吧，无非加快编码效率而已

[forecasting]

我调研了一圈AI编程产品，回来给大家汇报一下。我安排手下20多个程序员分成几个小组分别调研了下列的产品：
* OLlama * claude *cursor * bolt.new * Qwen *deep seek * 通义灵码 * CodeGeeX * 文心快码 * MarsCode豆包 * Github Copilot * .....

目前能力能达到：通过GPT生成设计文档，再把设计文档扔给mastergo生成页面原型，再把原型扔给cursor，能生成基本可用的程序框架，但是想深入完善，就需要不断的提示和调整，AI生成的代码经常会搞错，或把已经生成好的代码搞乱。
这一路需要不断的给多个AI各种纠偏的提示，而且目前AI的长上下文的关联度还有待提高。我估算再有6-9个月吧，AI编程就很成熟了。程序员确实不需要太多了，但是需要的是更资深的、更全面的工程师，这个工程师从业务理解到数据库、到前后端代码都能懂才行。
可以这么说，全栈工程师的时代又回来了，20年前开发就是我一个人（用VC/VB/Delphi）从头到尾全搞定，但是随着系统越来越复杂，前后端技术栈越来越多，全栈工程师的概念消失了。但是随着AI的能力的提高，我觉得以后就是1-2个人就能做一个系统，并不是难事。

能不能别这么一惊一乍的？乱说AI编程的，都是没基本理论知识的。

知道编程等价于什么吗？等价于直觉逻辑的证明！能自动编程，就相当于要求自动数学证明！

[forecasting]

两个帖子可以合并讨论

viewtopic.php?p=4820239#p4820239

[cng]

看來996不夠了。

[tangbohu]

完全取代比较难，但减少人数应该很快会发生。比如原来需要20个人开发一个项目，以后在AI的辅助下，3-5个人就够了。那么其他十几个人就变成多余的，要失业。

[agnis]

关键是，这几年小孩专业该选什么？

[noles]

关键是，这几年小孩专业该选什么？

这个问题是很纠结。我觉得还是要看孩子擅长哪方面。如果数理化很好，学计算机还是个很好的选择。毕竟计算机应用范围广泛，AI不可能完全取代人。AI进一步推动计算机普及，渗透到各个地方，可能更需要懂计算机的。

[牛河梁]

这个问题是很纠结。我觉得还是要看孩子擅长哪方面。如果数理化很好，学计算机还是个很好的选择。毕竟计算机应用范围广泛，AI不可能完全取代人。AI进一步推动计算机普及，渗透到各个地方，可能更需要懂计算机的。

楼主说的是码工。和计算机完全两回事。西爱死学的东西比码扣要多得多。码扣谁都能干。计算机的不是。码扣是青春饭。西爱死future proof。永远都需要计算/算计。

拓扑图有人写书提议把计算机（系）改名为算计机（系）有道理。也许以后还能算计诶唉和诶唉博弈。就像有人生成一个搞笑的迷彩，诶唉器人就是认不出来里面藏了人。

[laomei9]

以后还要算计计算机，算计机器人的

[牛河梁]

以后还要算计计算机，算计机器人的

就像计算机病毒和反病毒（软件）一样。Job security。

[laomei9]

就像计算机病毒和反病毒（软件）一样。Job security。

机器人控制，自动驾驶，控制自动驾驶，控制控制自动驾驶
政府还要监管，监控控制卫星宇宙飞船，事多了，老爷们
按个按钮就可以了，背后的活还是要有人干的。

[Savage]

编码本来就是Art。不是Science。

应该更像编故事。。。。

[牛河梁]

机器人控制，自动驾驶，控制自动驾驶，控制控制自动驾驶
政府还要监管，监控控制卫星宇宙飞船，事多了，老爷们
按个按钮就可以了，背后的活还是要有人干的。

老牛说的，加机油的活还是不少的。

[chinav5]

曾经的汽车流水线工人，曾经的纺织女工，曾经的打螺丝工。

你怕什么怕？

长江后浪推前浪，前浪死在沙滩上。一代人有一代人的宿命。

快则五年，慢则十年，码工除了随波逐流，没有选择

码工谋生的三大法宝，数据结构，算法，电脑编程语言，在人工智能时代，全部out

普通智力的中学毕业生，文科，能准确地用人类语言表述，就能熟练掌握ai