AI 编程如何助力开发者高效完成架构设计工作?

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今晚直播:AI 编程技术架构剖析和案例开发实战

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AI 编程能帮我们完成哪些工作?

从目前企业级种种现实场景应用来看,AI 编程已经成为一种帮助开发者解决架构设计复杂问题、提高编程效率以及提升生活品质的重要工具,随着 AI 编程的加持,程序员与 AI 结对共创的应用场景更加丰富。

第一、助力架构设计场景。

在业务架构设计场景中,传统模式下,负责人要了解项目所需的技术,并针对架构的每一个环节策划相应的结构,才能开始项目创建。AIGC 开发可以根据自然语言进行项目设计和开发,只需要输入提示词,AI 便可将项目结构和关键配置信息整体输出,打破了程序员对技术掌握不够带来的困扰。

AI 编程如何助力开发者高效完成架构设计工作?_第1张图片

第二、助力数据库设计场景。

在数据库设计和创建模型阶段,传统开发中必须由人工操作,而 AIGC 开发只需输入需要存储的信息,即可自主设计数据库表格,并写好模型映射关系,大幅节省了传统开发必须由人工操作的繁琐步骤。

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第三、助力业务逻辑开发场景。

业务逻辑开发是程序员工作中占比最大的部分,比如:我们业务开发的底层开发框架使用的是 RPC,我们可以先把 RPC 服务接口和必要数据结构投喂给 AI 编程,然后基于业务开发需要的具体业务逻辑进行 Prompt,AI 编程就会给出合适的代码。

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第四、助力前端页面开发场景象。

面向前端页面开发场景,传统开发人员需要熟练掌握 HTML、CSS 等核心语法,以及多种布局技巧,才能够绘制前端静态页面,然而依托 LLM 大模型,以 AI 与代码相结合的方式,能够精确控制页面的细节处理,更快速、高效地完成产品需求。

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AI 编程在业务项目开发能够极大提升开发效率,减少开发时间和人员成本。但它暂时还不能完全替代人工,对于抽象层次更高的部分(比如:业务需求分析、领域建模、架构设计、架构选型、详细设计、模块耦合设计、接口设计、测试设计、运维设计等),需要传统开发和 AIGC 开发相结合的方式,发挥各自的优势,从而平衡开发速度、代码质量、人员成本和项目的可维护性与可扩展性。

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程序员的核心竞争未来在哪里?

第一、学会使用 AI 编程,掌握 AI 编程的同学一定会比没有此项技能的同学更有竞争力。

第二、在 AGI 时代,软件开发中比较难被 AI 编程替代的部分主要包括以下抽象层次较高的任务::需求分析、领域建模、架构设计、详细设计、模块耦合性设计、接口设计、开发者测试设计等。所以 AI 智能时代,程序员最重要的技能要聚焦在上述抽象层次较高的任务,才能有持续的竞争力。

第三、软件开发 = 抽象层次较高的任务 + 抽象层次较低的任务(编码),我们学会利用 AI 编程高效解决抽象层次较低的任务,同时借助于 LLM 大模型(比如:GPT 4 Turbo)作为我们的 Copilot,辅助解决抽象层次比较高的任务。

第四、对于抽象层次高的任务,LLM 大模型未来一定无能为力吗?理论上来讲,人类大脑的生物神经网络可以掌握的,基于 LLM 大模型的数字神经网络一定也可以。能不能实现主要看 LLM 大模型训练数据的质量、RLHF 中的人类反馈、Fine-tuning、Prompt 等环节是否能将软件行业积累这么多年的各种“抽象”的优秀实践都学习掌握到?至少目前以 GitHub、CodeParrot 开源代码为主要训练数据来源的 LLM 大模型在这方面表现还有相当大的距离。

我相信这也将是软件领域今后长期活跃的研究方向。但这一定是一个渐进、漫长的过程。

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纯干货 AI 编程技术实战直播

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近期直播:AI 编程技术架构剖析和案例开发实战

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