作者derekhsu (浪人47之华丽的天下无双)
看板Soft_Job
标题Re: [讨论]有可能不学coding就可以取得前後端工作?
时间Tue Dec 19 23:29:09 2023
※ 引述《isaacting (2312312)》之铭言：
: 我先说结论，我自己也觉得这机率很低，虽然我主要是韧体工程师
: 我有一位朋友，没有念大学，但看到网路上有许多转职前後端的影片後
: 就也兴起了想要成为前後端工程师的想法
: 但由於某些因素，他无法静下来好好地念书写code，他就会想利用使用全AI的方式
: 来帮助他写code，然後来取得这个职位。
: 我个人是认为这个想法不切实际，主要的原因有几个
先不用谈那些面试会遇到的问题，因为基本上目前的LLM能够作到的能力是boosting
跟teaching而boosting的基础使用者要会写code，而teaching的的结果是使用者会
写code
不可能无中生有，因为这违反了目前LLM的基本逻辑：文字接龙。所谓的文字接龙
，前半段提示词的好坏，决定後半段生成内容的品质，当用户连怎麽正确描述自己
的问题都不会的时候，LLM只会生出不成熟，不符合需求，需要大量修改的产出，
而不会写code的结果，会导致用户根本不知道要怎麽跟LLM沟通去改接下来的code。
甚至即便是GPT-4，也会产生一些根本不存在的函数，根本不存在的参数，让开发者
花更多的时间找出正确答案。
第二个，程式以外，还有架构，真正在业界写程式跟在学校不一样，一个应用包含
的许多程式会被切割成多个部份，分在整个专案各处，而目前的LLM除非经过特殊
处理去整合知识库，很难去跨档案组织整个专案，实务上，除非你被分配写script
之类的code，除了写code，还需要组织能力。
你朋友基本的问题在於，根本不知道现在的AI的限制与功能，就先别提到後面的问
题，可以使用全AI的方式来写code的人，是本来就会写code的人，而且越会写code
的人，他能用AI写code的比率就越高，因为他能知道哪些可以用AI，那些AI作不到
，作不好，然後用精准的方式描述问题，能快速判断AI的产出哪些可用，哪些还需
要refine，这也是为什麽微软称之为copilot，而不是AI engineer。
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1F：嘘 B0988698088: 你写这些废话他根本听不懂 12/20 01:34
2F：推 benson60913: 为什麽花心力回一篇完全小看这个领域的文章 12/20 03:15
3F：推 derekjj: 每次Ai给的code 都要自己再看过 直接套会死人的 12/20 08:18
4F：推 v86861062: 推推 12/20 08:54
5F：推 ian90911: 认真推 12/20 09:26
6F：推 adsl15888: 原PO第二行有说先看了教学影片才使用AI产出程式码 12/20 11:23
7F：→ derekhsu: 看教学影片没动手就会写code这种天生神力用不着AI了 12/20 11:45
8F：推 jknm0510a: 看教学影片可以写出正确逻辑code这种话连ai都不敢讲， 12/20 12:06
9F：→ jknm0510a: 事实就是目前的技术你还是需要有正确的辨别能力才能知 12/20 12:06
10F：→ jknm0510a: 道吐出来的结果和做微幅修正 12/20 12:06
11F：推 tzouandy2818: 他发一篇废文 你回一篇废话 放过大家吧 12/20 15:01
12F：推 Suleika: 想当老师请找听得懂的学生 12/20 15:25
13F：→ ChungLi5566: 别回废文 12/20 17:47
14F：→ superpandal: 当老师?????? 12/20 18:25
15F：推 refusekkk: 推 最後一段结论很真实 12/24 11:55
16F：推 DALLEN: 推一楼 wwwww 01/02 09:17
17F：→ cathychg: 不可能 不然怎麽叫码农 01/14 17:38
18F：→ cathychg: 这需要耐性去看整篇逻辑 与其他区块的关联性 01/14 17:39
19F：→ msun: AV板板主derekhsu 该回去处理板务罗 01/18 12:26