AI使用指南

记录一下我最近用trae和kimi的一些感想

感想

首先是ai会不会替代人类，这个怎么说那，个人认为就目前的水平来看，不是那么容易完全替代的，很多吹捧ai的人，大部分都是没有实际上用过ai的。我目前理解的ai的本质其实还是无限模拟出正确的结果，它并不能真正理解，但是很多情况下，尤其是在对一个领域完全不清楚的情况下，ai是一个非常有用的工具。

我最近其实用字节跳动的这个trae做了几个项目，一个使用豆包语音识别api的桌面app，可以语音自动转为文字的，一个模仿Claude code这样的cli的，自己做的一个cli项目，一个是输入一个b站视频链接，然后自动下载视频，将视频语音转为文字的，在做这些项目中间，认识到了ai的一些局限性以及一些问题。

为什么不用目前最好的Claude gpt or gemini 一方面是因为价格比较贵，另外一方面是国外的ai使用不是很方便，需要绕过api，有的还经常失败，需要中转节点什么的

首先是ai特别依赖提示词，ai的输出结果，完全取决于于提示词的编写。如果提示词编写得不好，那么ai的输出结果也会不好。你在让ai让你实现某个功能的时候，需要尽可能的详细描述，否则大概率会出现不符合你预期的结果。

但是提示词这个东西，目前我观察到的，也很多有意思的事情，我一开始是没有想到这个东西还能玩的这么花

第二个就是在一些工程实践上，你认为一些很简单的想法，但是它想不到，还是需要你来明确告诉它怎么做才行。
第三个就是尽可能的编写测试案例，让它自己写完自己测试，否则有一些问题你可能要反复的去让他修改，测试驱动开发才是最适合ai的，毕竟代码能不能跑通，你直接就可以验证就行，不通过就继续修改。
第四个就是ai的记忆能力问题，现在这个也被大家玩的很花，一开始是单个app使用的时候，上下文长度不够的时候，你可以使用压缩记忆的功能，继续在这一个对话中使用，然后可以多个cli程序室友跟共同记忆的功能，比如claude code和 codex 共享记忆，Claude code用来主要编写代码，codex用来审核代码

自我反思

我目前所在的公司，或者说所在环境，还是使用古法编程，而不是ai编程。这一方面，可以锻炼我对于工程实践的理解，但是同时又让我没法使用ai来编程，无法跟随到目前最新的ai进展是如何的，所以我在业余时间用ai写一些项目，来感觉使用ai编程的体验，以及局限性和未来。毕竟评论一个东西好不好，只有你真正使用才知道到底是如何的。
有些东西不敢细想，这个大模型出现在人们的视野中，也才几年时间，现在这个时间节点已经可以写不少代码了，那如果再过三年五年那，可能真的到时候开发岗位会少很多，但是完全替代，我觉得还需要时间。或许这个大模型，它的底层实现就注定它也许不会是最终能够替代人类的技术，当大力出奇迹，到达瓶颈的时候，也许才会有人去转变方向来去研究真正能够和人脑思维一样的技术实现。