有了 AI，问题更容易解决了吗？

这简直是外挂啊！让我一个乡下娃直接原地登月。当然，普通的 AI 顶多算个梯子，你得找个真正有‘航天技术’的 AI 才能上天。

确实，吹牛的问题容易解决了... 个个都敢信口吹牛皮了...

没错就是我， 就是我有了 AI 之后，点着的太阳用来炖火锅

是的，有了 AI ，我现在觉得我强大的可怕！

ai 怎么不把自己 app 显示 markdown 太长会卡成狗这个解决一下？

太容易了，以至于每天都在找问题解决。

只要软硬件资源给到位的话，AI 目前是朝着数字许愿机的方向发展了。

有了 AI 更焦虑了, 怎么没有问题了呢

问题更多了，工作越来越繁重，人越来越累

有了 AI ，问题更多了，需要更多时间解决问题

有了 AI 每天等测试提新 bug ，没有 AI 的时候测试等开发改完 bug ，继续测试下一轮。

项目里一个好几年的 BUG 被 GPT-6-ASTra 轻松修复,是一个关于 int128 的负数算法修正,我只能感叹,真是聪明啊,比人厉害多了.

codex 打开有时会卡出狗，字都输不了。真这么牛逼，无限算力，早该解决了。当问题复杂度上升几个数量级，ai 也抓瞎。恰恰 ai 就喜欢把事情搞复杂。

AI+业务才能起飞🛫

确实更容易解决了，我感觉 ai 在排障方面强于绝大部分人，但是从开发角度来说心智负担更大了，一次产出的代码太多了很难说人工 review 能起到多大的把控作用（基本 review 不动），其次个人来说我感觉每天的工作毫无意义，我只是一个胶水把业务和 ai 黏在一起

确实更容易了，日常工作使用就是只管提问就好了。
但是，对于不会或者不想用 AI 的非技术人员，会把能用 AI 、用 AI 写代码的人，理所当然地当成许愿池的王八了。“你用 AI 做一下我觉得应该很容易实现吧”、“用 AI 应该很快就能做的”

用 ai 替代百度的都在说风凉话，用 ai 写代码的，都说效率提高了

小公司基层研发 2021 年我就开始用 vscode 里 tab 插件 看着 AI 编码能力逐年强大 2025 年后有 AI 辅助发现自己对于完成公司内任何研发需求里无所不能 问题自然是更容易解决的

token 是要花钱的，如果不能帮助解决问题，大家怎么可能付费？

1. 的确不需要那么多人了，之前一个事要招 3-5 个人，现在我一个人干还摸鱼，并且招聘管理的成本付出太多了，现在很少。
2. 的确以前不敢做的事可以做，有 2 个项目之前没办法接要招设计师等，现在一个人+200 美元套餐做完了。虽然人家能做 90 分我们只能做 60 ，但是可以做到 ROI>1 慢慢迭代。

问题更容易解决了，但我觉得精准理解并描述问题这个问题更难了。

以前修自行车的，现在能做 V8 发动机了，手握远超自己能力的工具

需求迭代越来越快了，tm 以前大需求敢要三个月工时，现在项目经理觉得给你一周就已经很多了

根据我的切身实践得出的结论是：不一定，分人。
对于在 AI 出来之前就有一定“古法”经验的开发来说，是的，AI 出来之后解决问题更快了；
对于在 AI 出来之前经验浅薄的开发来说，不是，这类人群即使有 AI 也还是在解决 0 到 1 的问题。
举例说明：当系统存在性能瓶颈时，有经验的人知道该提供给 AI 哪些现象、因素、能够更全面地把问题描述清楚、提前采集各类快照文件进行初步分析，让 AI 给出更符合实际的解决方案，不至于一开始就走偏；而没经验的只能提供给 AI 一些空泛的信息，例如“做 xxx 操作时卡顿”、“系统突然用不了了”之类，使得 AI 也无从下手，甚至会加重 AI“胡说八道”的概率。

很多程序都 ai 帮我写了 生产力提升数倍

很好用啊. 一个产品经理都能调试 dll 了. 不然了. 以前求爷告奶都请不来一个

@maypu 最近新学到的知识：多线程工作容易触发焦虑，更容易累；心流状态工作是最省力的。可以简单理解大脑切换上下文越频繁，就越容易累。配合 AI 完美地踩中最累的工作状态。

最近也是用 AI 编程，我以前一直以为 AI 会有很多 bug ，我不敢相信 AI 的代码。现在我不敢相信人类的代码。AI 会自己测试，自己回归测试。但是人类程序员不会自己测试，会偷懒😂、

现在几乎没有实现不了想法，以前还会想一期先不做那么复杂，现在有了 AI ，吃完早餐，它就给你完成了 3,4,5 期了。真的没办法比。我观察到 AI 的代码设计，业务设计，不说 100 分，80,90 分还是妥妥的，碾压 10 年内的程序员，代码质量不说 100 分，基本也是没啥挑剔了。。

从今天开始，我大概率不会再写代码了，再过 3,5 年，大部分人会降低设计代码的能力，就好像我已经写不出 800 字的作文了，因为一半的字都不会写了。。

幸庆的是我现在还有一些设计经验，所以 AI 给出的方案有一些过度设计或者欠缺，也可以调整它，如果是一些新人，经验不足的话，可能会控制不了 AI 。不过大家以后逐渐的慢慢不会写代码，迟早的事情。

有了 AI 之后的变化：

@raycheung #28
1. 有些人觉得自己强的可怕，欲望爆炸；
2. 有些人觉得你的效率可以提升到起飞；
3. 让自己焦虑自己的效率没有起飞；
4. 让自己焦虑不清楚的问题更多了，也没时间让自己沉下心去研究搞明白了；
5. 整体的协作氛围变了，职责不清晰了，流程名存实亡了。

获取答案变快了，但让辨别答案变难了,信息过载反而更严重。

有了 AI ，我终于可以把 github 上面原来跑不起来不会部署的项目，拖到本地尝尝咸淡，甚至还能提需求修改一些参数，有感觉就去找已经造好的轮子，慢慢按照自己的喜好开始准备计划和方案，之前收藏的文章全拖到本地建立知识库。
确实是容易解决多了，因为手上的工具几乎没限制了。

现在 AI 的窘境是，在文本工作领域，确实提高了效率，但总体而言，它没有产生明显的需求。虽然效率提高了，但需求依旧是那些，所以，经济低迷问题依旧没解决。

之前写的 flutter 界面很丑，现在都不关心界面了，哪里看上去不爽给 ai 指出来就行

区别还在每个人目的不一样。普通人当搜索引擎用比较多。只有有业务的人才能真正用出价值。有业务也分打工人和给自己干的，其中我觉得还是人和人的差别。AI 只放大了能力，没有放大野心。

刚刚让 ai 用批处理，调用 ImageMagick/ZBar/zint ，做了一个条形码放大的实现。
光批处理的技巧自己就是一头晕，花半天不断的调试问错误，就实现了一个能用的结果，要以前根本不敢想。因为它一开始给出的代码就基本能用，只是根据需求不断的给它提需求。