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人工智障写代码可以说已经突破了一个临界点，再保持之前的观点就不合适了，我的预期是会有一个paradigm shift，主要表现在两个方面：
  • 首先，英语或者说自然语言真的已经成为新的编程语言了，如果完全不会写代码，artifacts之类的功能可以说是一个质的突破，动手能力强的糊个简单的界面或者逻辑不复杂的应用完全不是问题；如果能够知道一些基本的工程知识，已经可以糊一些稍微复杂的应用；对于资产程序员，复杂的工作可能还干不动，但随手糊个小工具不在话下
  • 然后，很多软件工程的概念会衍生出全新的理念，比如现在的人工智障在debug方面非常糟糕，生成的代码也被认为很难维护，但debug或者维护这件事情本身会不会以后就不需要了，如果说一个问题可以通过生成代码来解决，那么当新问题出现的时候，是不是能通过重新生成代码，而不是修改现有代码来解决？
从趋势的角度来说，大方向已经是比较确定的，想要什么就能生成什么。现在的软件普遍存在的一个问题是，为100个功能付费，但实际用上的可能不到10个，而想要的另外一两个功能，要么必须使用另外的软件，要么根本无人提供只能放弃。畅想一下，未来很有可能就是，想要什么就随手生成一个，每个人都有严格适配自己使用习惯的工具，把个性化这件事做到极致，极大的提高生产力 下一个问题就是，怎么做到？我认为会有四个层面的工作：
  • 最底层也是最重要的，模型的能力。虽说现在各家的基座模型能力开始收敛，好像快要达到上限，但对什么是一个好的代码生成模型，市面上并没有共识，只有很少数的一些测试集，也并不能有什么体系化的结论，所以一切还早
  • 第二层是生成代码的平台，比如replit和cursor之类。其中我更看好也是用的最多的是replit，因为cursor更注重在代码生成，而replit主打生成应用，这两者之间的gap很大，像是部署，数据库，依赖，环境变量等等等等，复杂度不低于代码本身，以及replit所有数据都在云上，可以轻松的在不同设备之间切换，更可以无障碍的在手机和平板上完成开发
  • 第三层是生成的应用。应用的设计出发点是极致的个性化，但也不是每个应用都需要从零开始，replit的remix功能就是一个很好的例子，可以在现有的应用之上叠加自定义功能
  • 第四层是应用的分发。可以是终端应用的分发，世界上没有相同的两片树叶，但一定会有两个人需要相同的应用，无论多么“个性化”；也可以是“原子应用”的分发，让更多的人可以站在前人的肩膀上
然后就是终极问题了，在未来的这个生态里，自己的位置在哪里？hmmmmmmm