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AIGC 生成代码正流行，对程序员是好还是坏？( 二 )

程序员


就生成的这段代码而言，总体结构非常完整，代码看起来几乎可以运行，但一些配置项可能需要进一步编写 。此外，它提到了 SMTP 。在很多年前分析 SMTP 协议时，我们需要了解各种配置和端口等信息，如果现在要我突然写这样的代码，可能要花很长的时间去检查各种细节，不过有了这些工具就可以帮助生成相关代码 。
我之前与少杰讨论过这个话题：如果你的基础扎实，能力为 2，那这个工具就是一个倍增器，可以增加 40 倍，变成 80；但如果你的能力只有 1，那么它只会增加 40 。** 你的基础能力在使用这个工具时会被放大 。** 因此，我建议大家深入了解编程语言的本质以及底层技术等知识，你可能无需记住具体的字段或 main 结构，因为现在大型语言模型可以帮助生成 。
彭靖田：这个问题，我从两个角度来考虑 。首先，大型模型有能力生成代码，但最终这段代码要能运行才会成为有价值的交付物 。因此，我们通常会将生成的代码与开发人员编写的代码进行比较，包括代码是否适合进入生产环境 。这其中的一个重要方面是 Prompt 的应用，比如当我们讨论一段代码是否适合在生产环境中使用时，九要考虑我们的 Prompt 是否会检查密码以明文形式存储 。
现在，我们只进行了一轮的对话和询问，目前的输出结果已经足够好，开发人员能提供这样的代码也相当不错了 。但这段代码要投入生产环境，通常第一反应可能是是否需要一个配置管理器或将配置保存为 YAML 文件？例如在端口号和配置项中出现的用户名和密码，生成的代码将密码作为明文字符串放置在代码文件中，这不是一个很好的做法 。这个问题也在于在初始需求中没有给大语言模型足够详细的信息，但通过进行多轮对话，大型模型可以更好地解决 。
关于一个优秀的大型模型或使用大型模型生成良好代码的最佳实践，我认为有两个关键点需要注意 。第一是描述清楚需求细节，甚至可以将自己视为一名架构师，将大模型想象为拥有不同背景（例如前端、后端脚本等）的员工，作为架构师的你应该如何提出需求？第二是要多轮问询、逐步完善 。我做过一个小实验，使用 GPT-4 完整地生成了一个开源项目，目标是进行完整的双语电子书翻译 。这个项目的整体代码库可能有几千行，完全是由 GPT-4 生成的，但是经过了许多轮的对话 。
站在架构师的角度，最初的问题可能不是具体的 100 行代码程序，而是让大模型理解你如何设计这段代码，例如需要分成哪几个模块、数据库密码检查是否只需要一个简单的函数就够了等，所有这些都可以通过架构设计来完成 。总之，多轮对话、逐步完善并将自己视为架构师，用这种自上而下的设计让中间节点和叶子节点的代码变得更加友好 。
邓明轩：我完全同意彭老师提到的观点 。作为开发者，我们应该将自己视为架构师来思考这个问题 。对于这些编程工具、AI 工具，我们可以称之为 Copilot，辅助驾驶而非主驾驶 。因此，我们真正使用的时候，不能期望只描述一个需求就可以迅速完成一个完整的软件 。相反，它为我们提供了代码块，我们有责任将这些组织起来，包括项目的工程时间规划、项目管理等，只有通过自己的思考，我们才能更好地利用这个“副驾驶” 。我们不能把方向盘交给它，让它代替我们驾驶，这是不合适的做法 。
另外，彭老师提到我们的任务是检查安全性，而在生成的代码中又涉及密码等敏感信息，这引发了一个问题：当前的语言模型是基于 Transformer 架构的，而且大多数情况下是盲目生成的，它缺乏自省能力，如果直接向它提问，它会按照神经网络的方式逐字生成结果 。因此，我们需要进行多轮对话 。也就是说，当我向它提问并生成了一段文本后，我可以将这段文本反馈给它，询问是否符合要求或者提出其他的要求 。这些都是与大型语言模型进行互动的良好实践 。
Michael Yuan：我很大程度上同意两位老师的观点，这里只提出一点：当运行一个 Python 脚本时，很可能是在本地环境下进行分析，在这种情况下，使用明文密码可能并不是一个问题 。
那么，这就涉及到 Prompt 工程师在做什么的问题 。Prompt 工程师是否会最终消失？我觉得不太可能，因为 Prompt 工程师是在应对需求并解决需求，就和人与人之间的对话一样，需要经过多轮交流 。
现在，我们公司里大约一半的开发者都在使用 Copilot，每个人每月支付大约 10 美元，因为有一些程序员非常依赖 Copilot 。他们之前是这样使用 Copilot 的：描述一个算法，然后让它生成相应的代码，而并不是像今天这个案例一样，已经将业务需求分割好后再描述一个具体场景 。比如我需要对一个向量进行排序，这都是已知的算法，但我懒得找，所以让 Copilot 来帮忙，我写一个简短的提示，然后让它生成代码 。这就是 Copilot 和 GPT-3 时代生成代码的方法 。


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