AI 編碼：人類工程師比以住任何時候都重要
原创 为开发者服务的 21CTO
導讀：人工智慧雖然可以產生程式碼，但也會時常犯錯，開發者仍需對程式碼安全、效能優化和使用者體驗負整體責任。
當我們讀完這句話的時間裡，人工智慧編碼助理已經可以能產生 100 多行工作代碼了。
這對人類程式設計師來說很可怕嗎？可以確定的說，一點也不。
正因為生產力飛躍的原因，而讓人類工程師變得越來越重要。而人工智慧顛覆編碼，對開發人員來說正是福音。
軟體開發之格局演變
在過去的一年半中，我嘗試了結合大型語言模型 (LLM) 的編碼工作流程，用於程式碼產生和基於聊天的助理。
我們目睹的最深刻變化是透過自然語言描述創建程式碼的效率提高了。
開發人員現在可以向 LLM 描述他們想要的功能，而不用透過輸入程式碼手動實現它。這種轉變在將 LLM 整合到開發環境中的工具中尤其明顯，這些工具擴展了 VS Code、Jetbrains等IDE，將人類語言做為軟體開發過程的主要輸入。
例如，GitHub Copilot 是一個擴展助手，可以幫助自動完成你正在編輯的程式碼並提供基於聊天式的幫助，而從一開始就設計了一類全新的工具，使開發人員能夠討論程式碼並透過聊天請求編輯和更新。
軟體開發的細節正逐漸淡出人們的視線。開發者不再需要花費數小時仔細研究庫文件、費力地使用命令列標誌或與 CSS 框架搏鬥才能開始工作。
相反，這個過程正在演變為開發人員和 LLM 之間的反覆對話。比如：
透過人工智慧輔助腦力激盪進行初步架構與功能定義。
快速程式碼產生和手動審查和回饋週期。
持續引導人工智慧與整體願景和目標保持一致。
在本地和預覽環境中定期測試和驗證。
這種新的工作流程使經驗豐富的開發者能夠專注於高級設計和解決問題，同時使用 AI 來處理實作細節。
然而，這並不意味著就不再需要程式設計技能。
雖然人工智慧可以產生程式碼片段，但也會犯錯，開發者仍然要負責一些關鍵方面，例如確保程式碼安全、優化效能、驗證功能和打造出色的使用者體驗等「靈魂級」層面。
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