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討論串[閒聊] OPENAI出現前，OPENAI出現後
共 10 篇文章
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怎麼說呢. AI有好用的地方也有難用的地方. 像是我現在遇到code、log 要通靈之前先丟AI 讓他幫我通靈. 然後配合AI的結果看程式碼. 這個時候就很屌 居然可以從那一坨中看出前因後果. 或是有一些重複的工作 想寫個簡單腳本幫忙. 例如我之前要找圖片做滑鼠墊，要在我的蒐集 裡面找特定比例、解析
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"寫註解" 這個其實我覺得 Copilot 比 Intellisense 強最多的地方. 就好像 Autocompletion的機能延伸到了寫註解上面. 打程式的時候用到的頻率滿高的. 現在不少LLM可以讀你的repo之後，. 會回應你一些問題。不過大部分回應都滿罐頭的就是了. 不過一串文章看下來，
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ChatGPT生成程式碼 - 5分鐘. 除錯 - 24小時. 你把這段改成. Google找答案複製程式碼 - 5分鐘. 除錯 - 24小時. 基本上就是沒有AI前的狀況了. 相比以前網路上別人給的答案，有時代碼過時或是有錯誤，註解也沒寫，要找問題肯定比現在的AI還要久. AI除了提供代碼，也可以做
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這就是使用者問題了. 自己手打程式時：拆解需求、一步一步構建. 想用ai寫程式時：把需求全部貼上要對方一秒內生出成果. 這不就慣老闆思維. 我自己沒在用chatgpt copilot gemini這些泛用模型. JetBrains內建的ai assistant比上述的llm好太多了. 能直接跟現有程
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※ 引述《seiya2000 (風見)》之銘言. 完全看寫什麼程式. 和自己是否了解自己要幹嘛. TLDR;. 寫網路上能找到範本的程式 做一點修改. ai可以做的不錯 省去自己慢慢爬文的時間. 沒完整範本的程式 問半天只會跳針鬼打牆. 想把整個case直接塞進去 期望GPT寫完. 不可能. 腦中沒
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