哎呦,想到一起去了,我也做过类似的构思,我叫他自然语言编程
但是,编程就是编程,是一个工具,做出来的产品并不在于语言是什么,不会编程的人就算是用自然语言编程也不会编程,让我仔细分析下
即使是可以用文生代码了,传统软件开发流程的需求分析_概要设计_项目计划_详细设计_项目测试,是一个都跑不掉的
需求分析:因为其实很多人最大的问题是没有能力清晰完整又有逻辑地把他们究竟想要什么说出来,就像楼上说的,五彩斑斓的黑。他们根本都不知道自己想要什么,段子和现实都遇到过很多,像说要开发个淘宝,开发个百度,是真的有这样人的,根本不知道要做什么。这种情况下只有反反复复的沟通,来回扯皮,才能让他们明白自己想要什么
概要设计/项目计划/详细设计:如果写文的人不懂代码的实现,读不懂大模型的代码,那么只能是大模型写什么就用什么。但是因为上一条,实际上很可能出现城门楼子和胯骨肘子的问题,写出来的代码仅仅是实现了第一版的需求,后续新增的需求都只能推倒重来重新写
项目测试:还是上一个问题,如果提需求的人没有能力把事情讲清楚,那么测试也是瞎测试
其实到这里我们可以发现,就算是个真人,也没法把这件事做好,同样的事情在真人程序员中也会出现
所以归根结底,卡脖子的点已经不再是编码了。如果想要对接需求,不仅需要优秀的程序员,还需要具有良好的沟通能力,懂技术又懂需求的产品经理。只有一个优秀的程序员是不够的
而这一点是大模型无法具备的,至少不是一个精通代码的大模型具备的。你不能指望GPT和你对喷,他按着头告诉你这么做不能实现,做不了,这么做没有扩展能力,也不能指望GPT拿着一份需求草稿和提需求的人一条一条像医生一样凭借经验诱导性地提问来获得真实的需求。
Jarvis那么厉害,是因为配的人是托尼斯塔克,换一个没有能力表达自己的观点或者听不懂人话的人(大把大把的人手术前禁食禁水都听不懂)照样啥也做不成
如果有一天大模型能做到以上这些,他基本上已经是一个,哦,不,是好几个人了,一个人(智能体)可以干半个部门的活那种优秀员工
恭喜,这就是强人工智能了,让我们迎接智械纪元吧
如果说,一个人已经可以有条理,有逻辑,对各种需求了然于胸,对产品有明确的规划,那他其实已经是半个程序员了。自然语言编程仍然是一门编程语言,仍然需要学习。
哎呦,想到一起去了,我也做过类似的构思,我叫他自然语言编程
但是,编程就是编程,是一个工具,做出来的产品并不在于语言是什么,不会编程的人就算是用自然语言编程也不会编程,让我仔细分析下
即使是可以用文生代码了,传统软件开发流程的需求分析_概要设计_项目计划_详细设计_项目测试,是一个都跑不掉的
需求分析:因为其实很多人最大的问题是没有能力清晰完整又有逻辑地把他们究竟想要什么说出来,就像楼上说的,五彩斑斓的黑。他们根本都不知道自己想要什么,段子和现实都遇到过很多,像说要开发个淘宝,开发个百度,是真的有这样人的,根本不知道要做什么。这种情况下只有反反复复的沟通,来回扯皮,才能让他们明白自己想要什么
概要设计/项目计划/详细设计:如果写文的人不懂代码的实现,读不懂大模型的代码,那么只能是大模型写什么就用什么。但是因为上一条,实际上很可能出现城门楼子和胯骨肘子的问题,写出来的代码仅仅是实现了第一版的需求,后续新增的需求都只能推倒重来重新写
项目测试:还是上一个问题,如果提需求的人没有能力把事情讲清楚,那么测试也是瞎测试
其实到这里我们可以发现,就算是个真人,也没法把这件事做好,同样的事情在真人程序员中也会出现
所以归根结底,卡脖子的点已经不再是编码了。如果想要对接需求,不仅需要优秀的程序员,还需要具有良好的沟通能力,懂技术又懂需求的产品经理。只有一个优秀的程序员是不够的
而这一点是大模型无法具备的,至少不是一个精通代码的大模型具备的。你不能指望GPT和你对喷,他按着头告诉你这么做不能实现,做不了,这么做没有扩展能力,也不能指望GPT拿着一份需求草稿和提需求的人一条一条像医生一样凭借经验诱导性地提问来获得真实的需求。
Jarvis那么厉害,是因为配的人是托尼斯塔克,换一个没有能力表达自己的观点或者听不懂人话的人(大把大把的人手术前禁食禁水都听不懂)照样啥也做不成
如果有一天大模型能做到以上这些,他基本上已经是一个,哦,不,是好几个人了,一个人(智能体)可以干半个部门的活那种优秀员工
恭喜,这就是强人工智能了,让我们迎接智械纪元吧
如果说,一个人已经可以有条理,有逻辑,对各种需求了然于胸,对产品有明确的规划,那他其实已经是半个程序员了。自然语言编程仍然是一门编程语言,仍然需要学习。
其实这些业内都有在尝试了
这是我去年年底在谷歌开发者大会上拍的,一个AI前沿技术专题分享,可以看到从需求分析到设计到编码到debug到qa全链路都在尝试让AI介入了。不过目前还没到能够大规模替代的水平。
其实这些业内都有在尝试了
这是我去年年底在谷歌开发者大会上拍的,一个AI前沿技术专题分享,可以看到从需求分析到设计到编码到debug到qa全链路都在尝试让AI介入了。不过目前还没到能够大规模替代的水平。
还行,
你还算懂点业内发展.
多读书多看报,增长见识, 行万里路读万卷书,好过不学无术. 因为不学所以无术
不可思议,我发的想法别人甚至都做出来了!
国内首款破局性AI开发工具,中国电信星辰软件工厂重磅发布!|软件开发|中国电信|软件_新浪科技_新浪网 (sina.com.cn)
国内首款破局性AI开发工具,中国电信星辰软件工厂重磅发布! - 中国电信 — C114通信网
别人甚至做出实际的产品了!
这是什么? 你们能看到别人的尾灯吗.
楼里某些人还在这里闭门造车, 固步自封, 真的是跟不上时代的过时人,
真就是为了反驳而反驳, 为了否定而否定. 以此得到一点可怜的成就感 优越感.
落后至极.
甚至创新讨论都不敢面对.
为了反驳而反驳的背后都是自卑和无知
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大模型自动编程是什么?
推理一下,
从文生文,文生图,到文生视频,那自动编程,不就等于是文生源码?!
源码也是一种文本,带有结构化语义的文本,
只是生成出来的源码还需要review审查,和debug调试,直到源码被修改到能跑为止.
这个思路对不对呢,
怎么审查review?
大模型可能需要一个确定的文法 grammar,和一个目标语言的AST与ADT.
怎么调试debug?
大模型需要访问外部工具,比如GDB,访问屏幕录像,访问系统输入输出API接口(I/O .
还需要查看其它源码文件,那不就是访问文件系统吗,
这样的话,生成项目级的程序源码似乎也并不难.
自然地也就跳过了传统软件开发流程那一套(需求分析_概要设计_项目计划_详细设计_编码_项目测试)
你只要写你的文章即可,章节段句词字,本来也是一种树形结构,你只要写文章告诉大模型,大模型会自己理解.
你不需要告诉它怎么做,你只要告诉它你的想法与需求就行了.
这些是否可以在训练大模型的时候就把它们化作牌token数据集当做语料投喂给大模型,试想一下.
如此一来,那代理工作流这条路似乎显得不是那么唯一和重要了,
我原先设想的形式是{comfyUI类似任务列表管理充当工作流},{能访问系统I/O的后台服务器充当代理},
还有一个{能运行大模型的容器},它能保持与[工作流]或[代理]的通信.
这套方式也能实现自动编程,还能实现别的生产力形式,比如办公,流水线管道行的工位操作.
但是与文生源码这种完全整合到大模型内相比,还是各有差异.