全球编程水平下降一万倍，解决办法只剩寻找更高级模型

想把输出数值保留一位小数：我感觉这个需求还不如古法来得快

坚持非遗古法手搓代码几个月，届时一觉醒来，全球编程水平下降一万倍，只有我不变。
可惜也没卵用了，开发方式正朝着下一个阶段“自然语言”编程进发，正如现在没多少人会深入研究如何写古法汇编了。

@jark006 Ai 是工具，代替的是 CRUD 和重复性的样板代码，代替不了严谨的工程思维和系统设计能力，要没有就当我没说😂

“把输出数值保留一位小数” ，这个问题能卡住大模型啊？你打开方式是不是有问题哦

太好了，我在国企内网古法编程。这是我看到最开心的信息

不光是代码吧，我感觉全世界智商都得下降一大截

这么简单的需求，还用 AI 搞毛。。。

@GoogleQi 其实，单看系统设计能力，我已经比不上 5.6sol/fable5 这些前沿模型，我拿来复查我以前的古法手搓项目，能挑出一大堆毛病，从项目基础架构到小模块实现细节无一幸免。有些架构，我看来设计得挺合理，模型看来说也不差，但真要它挑毛病的方式来分析，它很多时候都能给出更优的方案。

@woshishui2022 因为不是标准语言的小数点精度操作问题，是数据流平台 Kestra 的 YAML 配置文件里面的格式化输出，实际使用的是修改版的 Pebble Templates (Java)。虽然只是一个非常简单的问题，大模型少了参考数据也会抓瞎，实际它并不会思考。

ChatGPT 建议 1：{{ 10 / 3 | numberformat('0.0') }}
-- 可用于原版 Pebble Templates

ChatGPT 建议 2：{{ (10 / 3) | round(1) }}
-- 大模型幻想出来的方案，不知道出自哪种语言，Pebble 原版和 Kestra 修改版都不能用

正确方案：{{ (10 / 3.0) | numberFormat('0.0') }}
-- Java 的整数除浮点数操作，数值使用小括号包起来，再使用驼峰命名方法

大模型的本质，就是算概率，它压根不会思考。
大模型就是把已有的知识压缩成概率图，从没有过的问题，它也只返回概率最大的答案，但不一定正确。