如題 我剛資工碩畢業啦
近兩年在學校都是 AI 幫我寫 code
我的碩論程式碼也都是靠 AI
已經很久沒有手打 code 了
最近剛入職公司
主要用 Java Spring Boot 寫後端跟一點前端
還有寫些 Python
現在都是靠 AI 幫寫 以前也沒有 Java 的經驗
當然過程還是有稍微去理解一點 Spring Boot 框架 但就一點點🤏
有 Bug 或有新需求 就是跟 AI 說 他來寫
寫完我再自己 local test 看有沒有符合需求
想知道職場前輩或主管們想法 現在這種時代
還有需要去具備 trace code 的能力嗎？
需要能夠知道程式碼錯在哪以及邏輯嗎？
以前都說 AI 本身像個黑盒子
現在連他產的扣對我而言也是半個黑盒子
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機器學習工程師
個人意見
寫 code 已經不是什麼大問題了
真正的問題是設計
而你要做出好的設計需要問出好的問題外
還需要質量高的 preliminary
一個產品的 roadmap
BD 開的需求、PM 寫的 spec
該駁回的駁回，該簡化的簡化
因為設計是連續的
從 UI/UX 一路到 GPU 資源控管
具體一點來說就是做功能很快
而且是非常快
甚至你 e2e testing 都有達標
但功能選用的寫法和架構策略不對這種問題
當下不會立刻反應出來
當累積到一個程度的時候
非常容易需要整個重寫
而 codebase 一大
重寫容易落下的東西就多
而你還需要考慮 migration 和兼容問題
而且重寫的當下假設又沒考慮好未來可能需求
非常容易有需要重寫
就是個惡性循環
甚至因為沒考慮好的原因
AI review 也跟著很容易掃出 issues
然後就進入無限 fix/review loop
但這些問題也不是現在才出現
以前是 senior 以上才會常常在考慮和處理的問題
現在其實 junior 也被迫處理這種問題
除非你被分配的 task scope 超小
但這個時代不管哪個層級 scope 應該都被加大了
所以回過頭來說
該糾結的不是要不要手寫
而是自己能不能做出好的設計
為後面半年、一年做鋪路
設計的骨架有了 agent 填肉就很快
而好的設計很吃問對問題和背景知識
大同大學那個就是之所以是大同大學
B17