🙅 为什么我不使用 AI 作为我的副驾驶 🤖

2025-06-09

🙅 为什么我不使用 AI 作为我的副驾驶 🤖

耶稣,掌控方向盘吧。🚗
还有 Github Copilot,掌控 IDE。💻

Github 上说92% 的美国开发者都在用 Copilot。
啥?真的假的?
你什么时候听说过 92% 的人口都在用一个东西?

当然,除非……你说世界上所有存在过的人, 100%都摄入过一氧化二氢。
(这条线只有一种变暗的方式。别去那里。👀)

和我一起快速了解一下以下内容:

🔥 当机器在 2024 年统治世界时

谷歌搜索了一下,似乎大多数开发者都在使用人工智能辅助编写代码。如果我说我完全没有用过人工智能编写代码,那绝对是在撒谎。当然,我用过。我可不是与世隔绝的。

我看到开发人员对与第三方云服务共享其代码相关数据的想法感到很奇怪,这些服务通常没有获得 SOC2(或类似服务)认证,并且充其量只是提出了模糊且无法证明的隐私声明。

Github Copilot(以及 Copilot 聊天)、Bito.ai 以及 VS Code 市场上的其他几款 AI 代码扩展程序的安装量已超过 3000 万次。太疯狂了!🤯

然后就是我了。我还没有把人工智能辅助作为我常规代码工作流程的一部分。当然,有几次我借助 GPT 来编写一些样板代码。但那只是例外。像 Github Copilot 这样的工具,或者任何类型的代码审查、代码生成工具、PR 创建或提交辅助,都不属于我的 IDE 或 CLI 流程。

也许随着时间的推移它会改变。我们拭目以待。

“但为什么?”

但为什么

😟 我真正担心的是

答案很简单。👇

1. 我担心我的编程技能会生疏

我担心如果我太习惯人工智能辅助,我编写和阅读代码的方式就会受到影响。

  • 我担心我会开始忽略我可以通过其他方式发现的代码缺陷。
  • 我将开始将 AI 生成的代码视为理所当然
  • 查找 API、内置方法或其他文档将开始感觉像是一件苦差事

我担心......我会开始滑倒。

2. 我不太愿意与第三方服务共享我的所有代码

公司可以非常聪明地根据你提供的数据推断事情。有时他们会知道一些你家人都不知道的事情。

敏感的业务逻辑可能会泄露给第三方服务,最终可能被用来做出一些我不太放心的推断,或者干脆……直接泄露?我的意思是,软件总是会被黑客攻击。

我认为我的想法非常合理,我不想将代码这种敏感的东西以不受限制的方式暴露给第三方公司。即使这家公司是微软,因为他们也会搞砸

👀 从经验丰富的开发人员的角度来看

这对我来说也不是独一无二的!

1. 更有经验的开发人员往往不愿意依靠“拐杖”来编写代码。

我甚至很高兴能与一些高级开发人员合作,他们不想在他们的 IDE 上使用彩色主题,因为他们认为这会影响他们扫描、阅读或调试代码的能力!(这对我来说也有点过分)

毕竟,“编程技能”不仅仅是编写代码

2. 老开发人员见过各种软件被黑客入侵、数据泄露等情况。

我的意思是,当haveibeenpwned.com每年都会向您发送有关您的凭证、电子邮件和其他数据泄露的电子邮件,持续了 10 多年……很多时候来自价值数十亿 美元的 公司……
当您无数次听到“当您不为产品付费时,您就是产品”时,而这背后又有另一家公司将这些数据出售给第三方……

是啊……很累。
而且很容易就把所有电线都拔掉,然后回到石器时代。

老马特·达蒙
“老开发者”?我……我老了吗?
不,我才22岁,现在才2016年左右……对吧?对吧?

顺便说一句,标题问题的答案是👆这个。恭喜!这篇文章结束了!下一篇继续……

但是……如果你想继续阅读……
乔伊还有更多

🚶 让我们暂时退一步......

我想我的担心可能被夸大了。

现在让我们先把整个数据隐私角度放在一边,因为这是一个完全不同的话题,我对此非常感兴趣。

我个人没有足够的数据从经验上证明使用人工智能辅助会带来我所担心的厄运......它会将我从现在的状态降级为SDE1

但我已经看到了模式。

  • 我见过人工智能生成的质量低于标准的代码经过代码审查并最终进入分支main
  • 我见过有人使用库函数,却没有正确理解它是什么,或者仅仅因为 LLM 生成了它,就存在哪些替代方案。
  • 我甚至见过为解决问题而生成的代码,其实用函数已经存在于代码库中但却没有被使用,因为知道这个实用程序的存在比要求 GPT 为您生成它要费力得多。

💎 钻石是坏代码永远存在

“等一下……我以前看过这部电影!”
似曾相识

  • LLM 是一个相当新的东西......但是💩代码是永恒的!
  • 每一个开发者,都曾经使用过库函数,却没有完全理解它,也没有考虑过其他替代方案。你我都犯过这样的错误。(什么?你以为Array.prototype.sort这是排序的最佳方法?在大多数情况下,它就足够了!)
  • 逻辑总是被重新发明(重新复制粘贴)!只不过之前它来自StackOverflow,现在它来自 ChatGPT。

🤷 那么,有什么大惊小怪的呢?

“使用 ChatGPT 会让我成为一名糟糕的程序员吗?”

我认为不是。

关键在于,你只需要关心你所构建的东西。为你所构建的
东西 感到自豪

🤖 LLM/AI 到底适合什么?

LLM 并非天生邪恶。
事实上,如果运用得当,它们甚至会非常有用:

  • 高质量代码: LLM 可能会处理不太勤奋的开发人员不会考虑的边缘情况。
  • 综合测试:法学硕士 (LLM) 编写的测试可能会比某些开发人员编写的测试更全面。
  • 综合类型:它甚至可能比普通开发人员自己编写的类型更“完整”,或者可能具有编写技能。

然而,确保代码输出受到严格监管和良好监控的责任在于开发人员。在历史上的任何时候,不注重这一点的人都会做出粗制滥造的工作。即使拥有法学硕士学位,这一点也不会改变。

😎 真正付出的艺术

很多开发者对此漠不关心。
但你不是这样的开发者。你确实在乎。
否则你就不会在 dev.to 上学习别人的经验了。

我最近写了一篇关于新开发者在职业发展中应该关注哪些方面的文章。这远不止代码。

也许我会在我的 VSCode 中引入一些 AI。
我认为这只是时间问题,而不是是否会发生的问题。

更重要的是......只要我关心确保我的编程输出是可读的、高性能的、高质量的、并且易于审查的,我想我会没事的,你也会没事的。


👇 附言

如果您想要一个我非常关心的事物的示例,并且既有出色的代码💪,又有不太出色的代码🤣,请查看我们的开源仓库!

它可以让您了解交付代码需要多长时间、PR 陷入审查循环的次数,以及您的团队交付代码的总体质量。

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介绍

中间件是一款开源工具,旨在帮助工程领导者使用DORA 指标来衡量和分析其团队的效率。DORA 指标由四个关键值组成,可深入了解软件交付性能和运营效率。

它们是:

  • 部署频率:代码部署到生产或操作环境的频率。
  • 变更前置时间:提交到生产所需的时间。
  • 平均恢复时间:事件或故障发生后恢复服务所需的时间。
  • 变更失败率:导致失败或需要补救的部署的百分比。

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