作者dream1124 ()
看板Soft_Job
標題Re: [討論] 零基礎該懂 git 嗎？
時間Sun Aug 9 22:14:59 2026
周末來回一下
首先，姑且不論你一開始的假設就錯了──
你完全不需要把使用指南從頭到尾看完才開始用 Git，
我們就站在你的角度，從審視工具的立場看這件事好了。
一個工具若不想「抽象外溢」，那有個前提──使用方式必須合乎設計用途。
舉例來說，如果一個當代的使用者拿網頁瀏覽器瀏覽網頁，
那他其實不是很需要懂 HTML、HTTP、TCP/IP 或瀏覽器的架構，
他只需要知道網址以及加密的概念，然後看瀏覽器的指引就可以上手，
至於什麼開發者工具更是可能一輩子都沒打開來看過。
然而要是他看到這東西能發起網路連線、能上傳或下載東西，
而且還有個圖形介面，於是就想用瀏覽器從 FTP 伺服器抓東西，
那就要了解目前瀏覽器的運作原理和特性，
否則便無法讓它有這種連線功能，但這樣就抽象外溢了。
現在問題來了， LLM 以及建構在其上的一整套之設計初衷是當開發人員用嗎？
顯然不是，它是為了改善翻譯品質和效率而發展的工具。
人們看到湧現效果後覺得很驚豔，
於是用種種方法調試，讓它變得更有可能產出某些有意義的東西。
只是既然沒按用途使用，那有「抽象外溢」現象，
或者根本是刻意讓抽象外溢，這樣有什麼好令人意外呢？
相對來說，如果你是把人類開發人員當開發人員來用，那這件事情會怎樣處理？
你會變成像 PM 一樣未必要會用 Git，只是跟開發人員說：
「明天 12:00 前部署昨天傍晚 6:00 測的那一版到 UAT 環境」，然後附上版本號碼，
至於用 Git 保管原始碼並取得昨天版本的事情則讓開發人員自己去傷腦筋就好。
這才是真正的「高層次」以及「抽象不外溢」吧？
然而這些事情是始終在預測下一個字的 LLM 堆疊能做到的嗎？
顯然不是，你一定要額外嘗試一些提示內容或套用某些客戶端設定才可能做到，
再不然起碼也要使用專為複雜開發工作設計的 AI Agent 以便套上某些可能符合
個人需求設定，畢竟這東西的核心就是一個根據字詞關聯吐出更多字詞的系統。
它既無法像人類一樣負責，也無法像人類合作或交易那樣──
只要給定投入和產出就可以放手等理想結果，因此你就認了吧！
這就是一套操作介面不固定，產出內容也難事先確定的軟體。
它本就很難控制，而且除非用自動化測試這種多面向的回饋機制供 AI 檢討，
否則用它就像在賭博，只用一點輸入就得到完美輸出時，那就是賭贏了，你會爽歪歪，
但要是賭輸也別意外，只要是賭博哪有可能永遠不輸？
如果不希望變成賭博，那就要準備多面向的回饋機制，
但這樣你就要把手伸進黑箱搞懂裡面的運作原理和特性，那又如何能不抽象外溢？
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.227.226.203 (臺灣)
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※ 編輯: dream1124 (36.227.226.203 臺灣), 08/09/2026 22:23:31
1F：推 yamakazi: 明天十二點前部署….那句話，AI現在就做得到啊怎麼可能 08/09 22:46
2F：→ yamakazi: 做不到，我都不知道叫AI做幾次了 08/09 22:46
3F：→ yamakazi: 我是不知道你的LLM是指什麼，但現在的Claude code幾乎都 08/09 22:47
4F：→ yamakazi: 辦得到你講的那些了 08/09 22:47
5F：推 yamakazi: 更進一步講，AI現在已經比大部分開發人員來還厲害了，加 08/09 22:50
6F：→ yamakazi: 上人類本身也是一個黑盒 08/09 22:50
7F：→ yamakazi: 你怎麼會覺得人類只要給投入，就可以放手等理想結果？你 08/09 22:52
8F：→ yamakazi: 也太相信人類了吧XD 08/09 22:52
9F：推 yamakazi: Claude code本身就是一個agent，所以不存在什麼要再去用 08/09 22:57
10F：→ yamakazi: 什麼「專為複雜開發工作的AI agent 」，我真的懷疑你有 08/09 22:57
11F：→ yamakazi: 用過嗎？ 08/09 22:57
12F：→ yamakazi: Claude code基本上就是那個專為複雜開發工作的AI agent 08/09 22:59
13F：→ yamakazi: ，其他還有codex，opencode，都是 08/09 22:59
14F：推 yamakazi: 用人類也是賭博，賭博要講勝率和期望值，用AI的勝率比用 08/09 23:02
15F：→ yamakazi: 人類勝率期望值不知道高多少倍了 08/09 23:02
你講的部分早就已經涵蓋在我的論述中了。
然而這篇的主旨是從 LLM 的立足點探討他關心的抽象外溢問題，
而不是在討論什麼事情只有人能做，或者人絕對不會出錯等問題，
更沒有人說用人就不是一種賭博，因此你已經離題了。
站在 LLM 角度討論是因為這在不同使用者之間是個較公平的比較基礎。
若要把客戶端也考慮進去，那你的執行環境，你在客戶端嘗試的LLM嵌套，
你那些整合，那些可能詳盡可能缺漏的測試都會影響結果，扯下去討論比較不完。
※ 編輯: dream1124 (36.227.226.203 臺灣), 08/09/2026 23:21:31
16F：→ superpandal: ai能處理這個問題是因為有人類寫的工具保證 不管是排 08/09 23:32
17F：→ superpandal: 程還是時間同步 ai如果要自己校對時間 花token不說還 08/09 23:33
18F：→ superpandal: 可能出錯 話說這問題ai確實也無法做 因為沒確切時間 08/09 23:35
19F：→ superpandal: 任務完成時間也不能保證 08/09 23:36
21F：→ galic: 就用錯還搞錯意思 整篇直接白寫 08/10 12:47
22F：→ galic: 然後已經2026了還在把LLM當猜下一個字的語言模型 就拿來 08/10 12:54
23F：→ galic: 論證LLM什麼事情都幹不好 幹的比人類差??? 08/10 12:55
24F：→ galic: 莫札特也只是在排列震動空氣的音符 沒什麼了不起 08/10 12:55
25F：→ galic: 你可以說他黑盒 但人類也是黑盒 你可以說他有機率性錯誤 08/10 12:56
26F：→ galic: 人類也是會機率性錯誤 今天會考慮這問題只有「承擔後果」 08/10 12:56
27F：→ galic: 拿抽象洩漏來論證要不要學git 是無效論證 因為AI寫出的bug 08/10 12:58
28F：→ galic: 不是靠你用git知識就能修的回來的 08/10 12:59
29F：→ superpandal: 當然不會是純猜下一字 但很不同的是 人類是別人對你 08/10 18:28
30F：→ superpandal: 來講是黑盒 自己對自己來講是黑盒嗎 如果是那也真神 08/10 18:29
31F：→ superpandal: 奇 個人的技樹可以外加對個人而言自己不是黑盒 不就 08/10 18:31
32F：→ superpandal: 可以保證產出 就算是他人 一個人相處久了也會熟悉 而 08/10 18:33
33F：→ superpandal: ai在進化或在退化你是沒辦法不透過實際操作驗證的 08/10 18:35
34F：→ superpandal: 對已知變數來說用ai還不如純自動化 如果你懂的技樹能 08/10 18:39
35F：→ superpandal: 支撐你做好自動化 08/10 18:40
36F：→ superpandal: 任何時代都不缺異想天開想逆天的人 不屬於自己的力量 08/10 18:48
37F：→ superpandal: 終究不是自己的 08/10 18:48