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我开始用AI编程已经有小半年了。
这小半年里，最大的变化，就是我自己没有写过一行代码，都是AI写的。
AI写得好，我就直接submit让其他人review。
AI写的不好，我就需要改prompt，改变AI使用的习惯，然后让AI继续写。
让AI写代码以后再写测试，AI自己就跑起来，把测试写完，把测试跑通，最后给我可以用的代码。
所以，现在的程序员，对于写程序这个事情，真的是很简单的。只要你知道要干什么。
那么问题来了，公司为什么还需要雇你？
我司的一个fellow给了一个讲座，其高瞻远瞩的意思就是，如果你没办法在整个产品的产出里面，贡献出你需要贡献的东西的话，那你在AI时代，就真的完蛋了。
那么在现实中，到底人不可或缺的是什么呢？
我觉得，以我本人使用AI的经验来看，有那么一些东西。
首先，人指挥AI工具写东西，其实是蛮讲究技巧的。不是你怎么去和AI说，AI都按照你说的来的，你要是不会和AI交流那很可能AI写不出把你的事情干掉的代码。
所以，如何和AI聊天，本身真的是一个技能。现在所有做agent的工具，都强调harness engineering，这算得上是核心中的核心了。
能不能够让AI工具按照你的需求走下去，并完成一个足够量级的代码，比如说上万行代码，而不会走偏。或者说走偏了能迅速地纠正。
这方面，我有一些经验和教训，但是经验和教训都还不算特别的成熟。
总的来说，就是如何和AI交流的时候先尽量把需求聊透彻，然后再进入写代码的阶段，这挺重要的。
如何进行上下文管理，在合适的checkpoint重新开一个agent，这也很重要。
如何写prompt似乎已经变得没那么重要了，现在的很多工具，都已经能够很有效的帮助进行prompt的管理了。
而我们现在AI的skill和MCP这些东西，对每个项目来说，应该怎么管理，显然不是越多越好。
比如说，有一件事情：到底要不要选择更差的模型处理更简单的事情。
我个人的结论是，千万别。好的模型，最终肯定是更省钱的，因为办事效率高。而差的模型，即使处理简单的事情，也可能事半功倍。
这听起来，非常的反直觉。
但我使用的体会就是这样。
人在AI时代，很多作用是越来越少了，有一点我觉得非常重要，就是明明你自己写代码话费时间更少，也要坚持让AI替你写，这样你才可以真的培养出AI时代你需要的技能。
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