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作者 yamakazi (大安吳彥祖)
標題 Re: [請益] 軟體失業是遲早的事吧
時間 Wed Oct  1 13:23:07 2025

抱歉，但你這做法有改進空間

如果是做演算法，優先用python 寫

現在主流AI寫python幾乎不可能錯

寫完後叫AI自己生一些測資再畫圖給你看

圖看完沒問題後再叫他改寫成C++

要特別跟他說不要亂猜

不懂的api和算法去看完python原始碼再來改寫

如果有看完原始碼再改寫的

我體感上幾乎不可能出錯

99趴沒問題

剩下一趴你跟他對話也能改到好

再用剛剛的測資對一下bit true

輕鬆解決

要進去看扣嗎？

幾乎不用

※ 引述《isaacting (2312312)》之銘言：
: 我有一個同事就是在弄演算法的
: 他就曾經有一次經驗，就是叫AI去產生一個常見的演算法
: 結果他直接拿來用之後，發覺結果非常的發散。
: 正常來說，應該是要收斂才對，他後來跳進去仔細檢查之後，才發現
: 是其中一個負號變成了正號。
: 他說他的演算法需要跑幾千萬次，所以一個符號的差異，就會讓結果天差地遠
: 你說外行的要怎麼檢查得出來?
: 如果完全不懂演算法，又或是沒有debug的能力
: 這東西就是等著爛掉而已
: 我覺得很多的東西都是類似，如果100%只依靠AI的話，整個爛掉的風險真的是蠻高的

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.214.9.69 (臺灣)
※ 作者: yamakazi 2025-10-01 13:23:07
※ 文章代碼(AID): #1etBh0kp (Soft_Job)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1759296192.A.BB3.html
※ 同主題文章:
Re: [請益] 軟體失業是遲早的事吧
09-30 22:24 isaacting
Re: [請益] 軟體失業是遲早的事吧
10-01 13:23 yamakazi
推 ZielC: 支持你的用法
但你們的架點在命題不同，對剛剛的原po來說他重點是可以信賴、能對代碼負責的工程師，你的重點是方法對你來說是足夠的且你驗證過有效的加速工具。但有很~~~多人是不去思考上下文工程只是狂操AI然後測試不看代碼就說AI行/不行
你們兩者都不違背自己的主張，但放在一起討論有很多邊緣案例產生
畢竟原po省略輸入，強調發現結果不如預期有能力去找代碼發現問題，沒能力的人來搞話就是場災難了1F 10/01 13:44
→ kiedveian: 想也知道python會直接呼叫api，這樣對了有用嗎10F 10/01 14:30
推 henrylin8086: 真正熟練的工程師，要對話半天都自己下去寫了11F 10/01 15:45
→ yamakazi: Wwww12F 10/01 15:46
推 NerVGear: 一堆人是不是根本不是工程師啊 你寫的哪有AI快==13F 10/01 17:52
→ yamakazi: 應該是反串啦，反正越少人願意用AI對我越有利14F 10/01 17:54
推 MyNion: 確實，一堆身負莫名榮譽感的資深工程師
越少人願意踏入這個賽局，對已經在這裡面的人就越有利
btw，我付費用GPT很久了，但昨天才開始接觸使用Codex
哇靠真的是驚為天人啊！覺得相見恨晚
（路人感想murmur）15F 10/01 18:28
噓 DrTech: 99%沒問題？ 隨便出一題簡單題啦。你去叫AI寫一個圖片生成演算法，輸入任意文字，輸出該以文字的LOGO圖片。那麼簡單的需求AI 也生不出來。
再出一題簡單題：輸入兩個台股ETF，輸出成分股交集。這哪個AI現在寫得出來？只會亂給你API網址啦。
市面上主流的code evaluation方法，哪個benchmarks，AI能做到 pass@1能到99%？20F 10/01 19:06
→ yamakazi: 樓上難道你覺得工程師就寫得出來沒問題？27F 10/01 19:13
噓 DrTech: 一個正常軟體工程師工作時，比你亂唬爛99%可靠多了。
歡迎提出來討論啦，什麼樣的狀態，工作內容，題目，AI寫的程式99%沒問題？28F 10/01 19:15
→ yamakazi: 應該是這麼說，GitHub 上找得到的有現成解決方案的，交由AI生成幾乎沒什麼大問題
99趴沒問題的，就是前一篇文說的自適應濾波器寫成C++啊31F 10/01 19:16
→ DrTech: 任何AI產品，包含ChatGPT 5.0都只敢寫答案僅供參考，就你這神人超越OpenAI所有人才，敢保證99%沒問題。34F 10/01 19:18
→ yamakazi: XD沒關係你不要用不勉強36F 10/01 19:20
推 gofigure: 我覺得沒錯 網路上程式碼超多 這些大模型都吃過了
哪種數據愈多 的確是愈被容易取代
Gemini都可以拿奧數金牌了
這些大模型出現後 有數據顯示外包少了30%左右37F 10/01 19:35
→ yamakazi: 還拿過諾貝爾化學獎41F 10/01 19:40
→ gofigure: 這些都轉為公司內部的人做 用AI輔助
化學獎那個有點像是化學界alphago 人類努力變成不值一提過去要幾個月到幾週找一個蛋白質結構 AI大幅縮短42F 10/01 19:40
推 NerVGear: 其實我覺得現在問題是使用者下prompt不精準 所以AI會掰出一個錯的東西出來45F 10/01 19:42
→ gofigure: context engineer是現在重點 大家都知道提供背景給AI
它的輸出絕對可以大幅提升
加上長期記憶那些弄一弄 絕對幹死一票工程師47F 10/01 19:43
→ viper9709: 外包少了30%@@...50F 10/01 19:53
推 s78513221: 資深工程師已經是所謂的工地主任了
你真要他跟工人一樣搬磚是搬不贏的
這些資深的也是一邊用AI一邊領資深的錢51F 10/01 20:03

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