AI了，我在打一种很新的工

一开始是接到说，用vscode去实现一个多视频图片对比插件， 这下把我整懵了， 不过需求是很简单，但是缺少对这门语言的掌握，很难说去从0到1去写， 不过还好有gpt，需求已给到，，那么整体的实现细节就有了， 通过不断的去描述情况， 加上自己去debug，很快就做出来了。如果像以前一样， 那我觉得，开发效率绝对会慢的很多，这是b站录制的工具详情。https://www.bilibili.com/video/BV1Si4y1W7im/#AI了，我在打一种很新的工##实习##转正##秋招#

#AI了，我在打一种很新的工#最火的AI要属ChatGPT了，但是国内访问ChatGPT需要翻墙，这就导致了很多小伙伴望而却步，这里我提供两个国内的AI网站，使用体验轻便快速整洁高效。1.Kimi2.智谱清言（牛客不能提供外部链接，找不到的可以私信我哦）下面我来说一下我工作中是如何使用AI的首先，AI写一些模板画的个人介绍，个人品德之类的文章超级绝，比如毕业生要写个人在校表现，同学老师的评价，这两个网站不仅会完整给出，还会分段分条。另外如果工作上遇到不会的难题，比如说Excel和Word中遇到不会的操作，我基本上都是求助于AI，大部分时间都能很快的解决，可以说非常好用。AI使用注意事项：诉求一定要清晰，意思就是说你一定要完整清晰的描述你需要解决的问题，不同的问题是会有不同的答案PS：可以说自从用了AI，工作上顺顺利利，效率值拉满，做完工作之后还能够爽爽的摸鱼。如果你觉得以上两个网站能帮到你，可以回来给我送朵花嘛

对于开发中遇到的乱七八糟的需求，AI再合适不过了，几千行屎山丢AI里面跑跑就能知道大概逻辑，对于我这种大废物而言简直是救星，特别是遇到开源项目，直接3、4个AI轮流着跑顺便对比结果，大概率能在短时间内吧项目的关键要点学到，之后就可以切换下一个如法炮制目前我主要用这三个：1. kimi（神）2. chatgpt（神）3. 豆包（有点慢）#AI了，我在打一种很新的工#

#AI了，我在打一种很新的工# 作为一名后端程序员,我最近开始尝试使用通义灵码这款AI编程助手,它确实让我的工作效率有了质的飞跃。还记得上周我需要实现一个复杂的数据处理算法,以前可能要花上好几天才能完成。但有了通义灵码的帮助,我只用了半天就搞定了。我先是用自然语言描述了算法的需求和大致思路,AI就为我生成了初步的代码框架。虽然并不完美,但给了我一个很好的起点。之后我根据具体业务逻辑进行了修改和优化,遇到不懂的地方就向AI提问。它不仅能解答我的疑惑,还会提供多种实现方案供我参考。这种交互式的编程体验,让我觉得像是和一位经验丰富的同事在结对编程。最让我惊喜的是,通义灵码还能根据我的编码风格进行学习,慢慢调整输出的代码,使之更符合我的习惯。这不仅提高了我的工作效率,也让代码的可读性和一致性有了很大提升。当然,AI并不能完全取代人工编程。它更像是一个得力助手,帮我处理重复性的工作,让我可以将更多精力放在核心业务逻辑和创新性的解决方案上。在这个AI迅速发展的时代,学会与AI协作已经成为提升职场竞争力的关键。我相信,未来的程序员不仅要精通编程语言,更要善于利用AI工具来增强自己的能力。

#AI了，我在打一种很新的工# 都在说AI提效，对于开发来说好像是，但是对于测试来说可不一定哦。先来说说有用的方面:1. 对初学者是友好的，至少可以生成一些测试用例供你参考，打开思路，减少你写的成本，让你入门更快，同时也减少了导师带你的成本，相对而言更独立、有更好的自学欲望。2.对于简单的需求，确实有一定的参考价值，可以直接拿来用，相对可能省去一点时间。但是与此同时，弊端就来了：1. 生成的用例略显生硬，通用化的同时就降低了针对性，需要修改之后才能更契合需求。2.需求是人定的，纵使AI列出了100条，我们可能只需要20条，这些筛选的成本还是需要考虑进去的。更不要提复杂的需求需要自己补充用例的情况。3.这时你可能会说，把需求点拆细一点再问呢。且不说这样提问拿到的用例依旧需要修改完善。这个拆分期间相当于把自己的用例大纲都写好了，他的工作就显得有些鸡肋了。但是不管怎么说，技术还是在不断发展的，保持质疑也保持开放，期待后续的完善吧~~

    众所周知，现在大模型几乎大厂人均一套，更有各大创业厂推出什么接受几万字输入、接受视频输入等等的大模型，速度也是快的很。    像我们写代码的确实在某些时候很能提高人效比，特别是写代码的时候，输入一些关键字就能自动生成代码的那种，他会预测你的代码是什么，然后自动生成，按下tab爽歪歪，连汉字预测都有的，简直不要太爽。    比起几年前只能用csdn搜索方便的多了，不过这种场景一般只在一写比较直接的逻辑代码比较有效。    1.更方便的还是写一写处理脚本、比如我经常用kimi或者文心一言生成一线把连续图片合成视...

#AI了，我在打一种很新的工#工作之后，虽然用AI的场景变少了（读研那会每天几乎都会用，虽然我不用AI写论文，但是写代码还是每天都需要AI的），但是时常还是会用，这里就分享一下自己的心得。首先，我发现目前很多国产大模型确实已经足够用了。之前在学校，一直用ChatGPT或者POE，但是来单位之后这些没法访问，所以就用了国产的。包括百度、阿里、讯飞那些都有尝试，主要用的是阿里的。用完之后发现确实很香，无需调整网络，访问更快，并且还都是免费的（我用其中的免费功能就够了）。其次，就是用AI写代码。其实这个没什么好说的，感觉绝大多数人目前用AI其实都是写代码哈哈哈哈。之前有一个项目，需要我修改之前同事留下来代码。我仔细研究他的代码逻辑和结构，花了好几天都没看明白。没办法，临近ddl了，所以就想着干脆直接让AI重写一个吧。没想到最后用了AI的代码，花了一两天就把这个项目完成了。所以感觉用AI写代码的效率，要比看其他人已有的代码、然后自己仿照他的逻辑来写更高。其次，是AI写文档。这个我之前在学校用的不多，但是来单位后因为也有不少写文档的需求，所以也会在promote中输入好文档所对应的语境和上下文，让AI来写。事实证明，只要做好AI生成内容的检查（主要是一些口语化表达、重复段落活重复语句、一些毫无意义的天马行空等）和完善，那么AI生成的内容还是很不错的，在很多官方、正式的场合中都可以用。

在现代软件开发中，工具的选择对开发效率和代码质量有着至关重要的影响。尽管记事本等简单的文本编辑器在某些情况下仍然有其存在的价值，但随着技术的进步和项目复杂度的增加，智能集成开发环境（IDE）和AI工具已经成为不可或缺的利器。今天，我想分享一下AI工具在软件开发中的重要性，以及为什么我们应该积极拥抱这些新技术。 提高开发效率 AI工具和智能IDE可以大幅提高开发效率。以IntelliJ IDEA为例，这款IDE不仅支持多种编程语言，还内置了强大的代码补全和智能提示功能。通过AI算法，它可以预测你下一步可能需要输入的代码，大大减少了手动输入的时间和错误率。 此外，AI工具还可以自动生成代码模板...

#AI了，我在打一种很新的工#不得不说，自从安装了这个插件之后，我写代码的难度直线下降。我一开始还不知道这个插件的智能化程度有那么高。因为之前也有使用过VS的AI写代码，但是它的智能化程度完全没有现在用的copilot的高 。我还记得有一次我写代码的时候，我一开始只是想先写一行注释，然后再开始写下面的内容。谁知道copilot直接根据我的注释就把我下面的内容都写好了。而且，我这个业务本身就很复杂，里面涉及到的各种实体类特别特别多，他也能够知道我需要使用哪些类，做哪些转换。导致我现在写代码的思路就是，先写一行注释，然后等待AI帮我想好之后该怎么写，然后按下tab键，然后再来CR一下它的代码

请问有没有佬投的得物的云原生AI平台研发工程师这个岗位呀，大家现在都是什么进度了 #得物求职进展汇总#  #AI了，我在打一种很新的工#  #牛客创作赏金赛#  #得物#  #云原生#

写周报 我用的最多的功能，每周五用 ChatGPT 写周报。 具体怎么做呢？ 跟着我的步骤来，5 分钟写出一份合格的周报。 前提是自己手里有一份周报，可以是自己以前写的，也可以是厚脸皮找同时要的。 打开 ChatGPT，上传一份以前的周报。 输入提示词：按照上面周报的格式、行文风格，帮我写出新的周报，新的周报主要内容包括：xxx，xxx，xxxx（大白话写一些这一周主要干了啥）。 等待 ChatGPT 输出结果，拷贝下来，改一改就可以用了。 本开写份周报得半个小时，现在 5 分钟写完，摸鱼 +25 分钟。 分析代码 遇到屎山代码，把这坨屎给 ChatGPT，然后提问： 代码主要实现了什么...

1.国内大厂的AI大模型免费了，最先受到打击的应该是以调用AI模型为主要商业模式的创业公司。2.国内大厂的AI大模型免费，那么下一步应该就是国内现在所有的APP都要嵌入AI应用了，短期内APP+AI的模式会爆发，需要的岗位也会变多。3.AI模型的创业公司，在大厂免费时代，就必须要想其他的商业模式，不然这样下去的结局就两种：要么倒闭，要么被大厂吞并。4.国内AI大厂的价格战的背后，实际上是对模型生成的质量和效果的不自信。5.在电商行业面向C端的产品，结合AI最多实现的模式就是“用户评价总结”，这种模式需要考虑的是内容上如何保证AI生成内容的时效性、准确性，表现形式上要考虑如何与图片、视频模态结合...

聪明的人已经把像chatgpt这样的AI工具用得风生水起了，但大部分职场人还只知道埋头苦干，结果就是吃了信息闭塞的亏。会用AI和不会用AI的人，工作效率真的是天壤之别！其实只要愿意花点时间学学怎么用，简单的操作就能让工作效率翻个好几倍，省下大把时间做自己的事情。比如写内容的人，你可能会觉得AI写的很空.但其实只要给对命令，“驯服”好AI还是能达到70分的。或者虽然AI不完美，但是他在某方面可以帮你提高效率（比如给你点子，帮你润色）甚至我们有时候用AI，是被我们的思维限制了，你可以多看看别人是怎么用AI的，用在哪方面，怎么产生新的效益，这些都非常有价值。也整理了一些我觉得特别好用的AI工具，分享...

😅 最近我在工作中尝试使用AI来写代码，发现了一些有趣的小技巧，忍不住想和大家分享一下！    1. 给AI一些样例：在使用PushGPT写代码时，给它一些样例代码，让它仿照着写。这样它会模仿你们项目里的设计模式和命名规范，写出来的代码更符合团队的风格。比如有一次，我让PushGPT写一个新的API接口，给它看了我们项目中已有的几个接口样例，结果它生成的代码完全符合我们的规范，省了我不少时间。    2. 将需求拆得足够细：把需求拆分成一个个小模块，让AI逐个完成，最后再把它们拼起来。这样不仅能提高效率，还能减少出错的概率。记得有一次，我需要实现一个复杂的算法，我把算法拆成了几个小步骤，每一步都让PushGPT来完成，最后再把这些步骤拼接起来。让ai直接完成一个大的需求是很难得，有时候会为了这个需求漏了那个需求，因为他们的上下文数量是有限的。所以我们先拆好功能，再让它们逐个实现，我们再将接口拼接即可~    3. 小费魔咒：哈哈，这个真的贼好玩！我发现只要你许诺做得好给它小费，PushGPT就会拼命做好。刚开始我跟它说给它加工资，效果还不错，后来发现它对小费更敏感，可能这也是训练集中学到的一部分吧！有一次，我需要PushGPT快速生成高质量的代码，我开玩笑地跟它说：“如果这次做得好，给你小费！”结果它生成的代码质量真的很高，几乎没有需要修改的地方。    4. 利用AI进行代码审查：除了写代码，我还发现PushGPT在代码审查方面也很有帮助。我会把自己写的代码片段给它看，让它帮我找出潜在的问题和优化点。有一次，我写了一个复杂的正则表达式，自己检查了好几遍都没发现问题，结果PushGPT一眼就看出了一个小错误，避免了只后的bug。让ai帮忙判空是非常方便的，它们非常喜欢这个任务。    5. 自动生成文档：PushGPT不仅能写代码，还能帮忙生成文档。写文档是每个程序员都会头痛的事，我会让它根据代码自动生成注释和文档，这样不仅提高了效率，还保证了文档的准确性。不过，使用GPT写的代码一定要自己再过一遍哦，确保没有问题。毕竟，AI再聪明也有可能出错，我们还是要保持警惕。希望这些小技巧能帮到大家，也期待看到你们的AI职场智慧分享！ #AI了，我在打一种很新的工# 顺便内推一下！米哈游秋招预研岗位up掉落！

#AI了，我在打一种很新的工#ai工具有很多，但是我们经常能用到并不多，比如代码自动补全、自动化测试应用等这些就是经常用到的，这两个一个可以提高我们的工作效率，大大减少重复性劳动。自动化测试则是可以减少测试的次数，减少重复修改bug的次数。这些工作能够使我们能够更加专注于去干一些有创新的和重要的事，但是ai时代也要求程序员要学习更多的技能，不然就只能被淘汰，真的是有利有弊吧。

#AI了，我在打一种很新的工# 首先是改代码，可以使用copilot提高编码效率，使用代码自动补全功能可以跳过一些繁琐重复的工作，同时有代码问题可以提问。其次是一些其他问题可以使用gpt来解决，非常便利。同时大部分模型都有识别文件和图片的功能，也能减少一些工作量