AI—高效生产力伙伴
不整没用的哈，写点个人在生产实践中领悟的一些见解，希望对列位有帮助。
在有一定生产经验之后，愈发的觉得“技术是为业务服务的”这句话的含金量。
个人在学习的过程中，往往追求对某种技术栈或者组件的极致掌握，而忽略了培养对实际场景下业务的理解与解决能力（eg.甲方实际的业务需求 、面试中出现的场景题）。
自认为对业界的常用技术掌握的还算可以，但是遇到实际的业务需求时真是抓耳挠腮、无从下手。
慢慢反倒是觉得，那些略微懂些技术但是能迅速理解业务需求、提出解决方案的同事们对公司更有价值。
不妨思考一下，为什么面试的时候会有场景题呢？ 显而易见的，Leader们毋庸置疑的希望那些能在实际业务需求中提出解决方案、解决实际问题的同学们加入团队。
所以在这里还是说想跟看到这里的小伙伴们说一下：要培养自己利用所学技术解决实际问题的能力，而不是说仅仅追求掌握某种技术的架构、原理。
往往企业中业务的复杂程度不言而喻，这就回到我们今天讨论的AI技术上来。随着人工智能的迅猛发展，coder们被取代的话题一直热度不减。
说一点我个人的见解哈：AI还远没有处理复杂业务的能力，但不可否认的是—AI是优秀的生产力工具。
实际的业务需求往往是 A->B->…>Z,人工智能或者是大模型还远没有处理如此繁杂业务的能力，但是作为生产力工具，AI可以在A->B这一微小阶段上给予我们很多帮助，这是毋庸置疑的。
实际业务往往涉及多个环节的复杂处理，而AI在这一过程中，更多的是在某些具体环节提供支持。
举几个自己将AI作为生产力工具的例子：
（1）没有IDE情况下检查冗长的代码、SQL里面的语法错误(丢了个符号，我自己得找半天—丢给AI)
（2）prompt之后实现简单的代码逻辑，在基础上进行改进。
（3）报错信息不想看，丢给AI
（4）看论文或者技术文档，丢给AI
…还有很多很多应用场景，这些并不是说coder们不可以做，但是有高效的生产力工具为何不用呢？
个人对AI的发展不抱有忧虑，AI在发展，coder们也并未停止脚步。
希望列位能在解决实际业务需求过程中，利用好生产力工具，提升自己prompt的技巧（与AI交互），与AI共同进步。
ps：
夜晚回来遇到衣衫褴褛的爷爷在翻垃圾桶 没带现金 给了两根刚买的脆脆鲨????????????