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標題 Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?
時間 Tue Dec 19 23:29:09 2023
標題 Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?
時間 Tue Dec 19 23:29:09 2023
※ 引述《isaacting (2312312)》之銘言：
: 我先說結論，我自己也覺得這機率很低，雖然我主要是韌體工程師
: 我有一位朋友，沒有念大學，但看到網路上有許多轉職前後端的影片後
: 就也興起了想要成為前後端工程師的想法
: 但由於某些因素，他無法靜下來好好地念書寫code，他就會想利用使用全AI的方式
: 來幫助他寫code，然後來取得這個職位。
: 我個人是認為這個想法不切實際，主要的原因有幾個
先不用談那些面試會遇到的問題，因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting
跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code，而teaching的的結果是使用者會
寫code
跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code，而teaching的的結果是使用者會
寫code
不可能無中生有，因為這違反了目前LLM的基本邏輯：文字接龍。所謂的文字接龍
，前半段提示詞的好壞，決定後半段生成內容的品質，當用戶連怎麼正確描述自己
的問題都不會的時候，LLM只會生出不成熟，不符合需求，需要大量修改的產出，
，前半段提示詞的好壞，決定後半段生成內容的品質，當用戶連怎麼正確描述自己
的問題都不會的時候，LLM只會生出不成熟，不符合需求，需要大量修改的產出，
而不會寫code的結果，會導致用戶根本不知道要怎麼跟LLM溝通去改接下來的code。
甚至即便是GPT-4，也會產生一些根本不存在的函數，根本不存在的參數，讓開發者
花更多的時間找出正確答案。
第二個，程式以外，還有架構，真正在業界寫程式跟在學校不一樣，一個應用包含
的許多程式會被切割成多個部份，分在整個專案各處，而目前的LLM除非經過特殊
處理去整合知識庫，很難去跨檔案組織整個專案，實務上，除非你被分配寫script
之類的code，除了寫code，還需要組織能力。
的許多程式會被切割成多個部份，分在整個專案各處，而目前的LLM除非經過特殊
處理去整合知識庫，很難去跨檔案組織整個專案，實務上，除非你被分配寫script
之類的code，除了寫code，還需要組織能力。
你朋友基本的問題在於，根本不知道現在的AI的限制與功能，就先別提到後面的問
題，可以使用全AI的方式來寫code的人，是本來就會寫code的人，而且越會寫code
的人，他能用AI寫code的比率就越高，因為他能知道哪些可以用AI，那些AI作不到
，作不好，然後用精準的方式描述問題，能快速判斷AI的產出哪些可用，哪些還需
要refine，這也是為什麼微軟稱之為copilot，而不是AI engineer。
題，可以使用全AI的方式來寫code的人，是本來就會寫code的人，而且越會寫code
的人，他能用AI寫code的比率就越高，因為他能知道哪些可以用AI，那些AI作不到
，作不好，然後用精準的方式描述問題，能快速判斷AI的產出哪些可用，哪些還需
要refine，這也是為什麼微軟稱之為copilot，而不是AI engineer。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.182.161.119 (臺灣)
※ 作者: derekhsu 2023-12-19 23:29:09
※ 文章代碼(AID): #1bWRR82_ (Soft_Job)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1702999752.A.0BF.html
噓 : 你寫這些廢話他根本聽不懂1F 12/20 01:34
推 : 為什麼花心力回一篇完全小看這個領域的文章2F 12/20 03:15
推 : 每次Ai給的code 都要自己再看過 直接套會死人的3F 12/20 08:18
推 : 推推4F 12/20 08:54
推 : 認真推5F 12/20 09:26
推 : 原PO第二行有說先看了教學影片才使用AI產出程式碼6F 12/20 11:23
→ : 看教學影片沒動手就會寫code這種天生神力用不著AI了7F 12/20 11:45
推 : 看教學影片可以寫出正確邏輯code這種話連ai都不敢講，事實就是目前的技術你還是需要有正確的辨別能力才能知道吐出來的結果和做微幅修正8F 12/20 12:06
推 : 他發一篇廢文 你回一篇廢話 放過大家吧11F 12/20 15:01
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