自从有了ChatGPT，我对是否要精通编程语言有了困惑。
ChatGPT 是一个强大的人工智能模型，它可以像一个聪明的人一样回答各种问题。
我曾经花了很多时间学习编程语言，我一直以为这是一项很有用的技能。
但是自从有了像 ChatGPT 这样的强大人工智能模型之后，我之前学习的各种编程语言的细节，就变得可有可无。
打个比方，之前我学各种数据库，我学各种框架，我学各种设计模式，我学什么指针、引用，我学什么内存管理，我学什么垃圾回收，我学什么操作系统原理，我学什么网络通信……这些东西，我现在想让 ChatGPT 帮我写个代码，它都能帮我写，而且就是一句话的事。
那作为普通人，一个不以编程谋生的人来讲，精通Python是否还是一件非常有必要的事？这让我感到困惑。
用ChatGPT会导致编程基础打不扎实？
我也请教了一些朋友，他们普遍和我说，ChatGPT的确能辅助编程，但这样学下来，我的编程基础会很烂，而且Python这种相对简单的语言，使用ChatGPT来学习，未必能够学得很扎实。
而且他们还说，虽然我可能能够写出“能用”的工具，但这个“能用”的工具未必“好用”，哪怕目前好用，也不代表将来好用（言下之意就是可拓展性差）。
我觉得说得有道理，但还是想自己尝试下，看能不能在不精进Python的情况下，单纯靠ChatGPT来开发工具。
我总是隐约有种感觉，觉得从ChatGPT这类大语言模型觉醒后，编程就不应该再是之前那个样子，但苦于不知道具体应该怎么变。
实践过好几个月后，我现在终于能够说出这个感觉的原因了。
我认为，人工智能的发展，特别是大语言模型的出现，给我们提供了一个理想的契机，让我们能够重新审视编程的本质。
我们可以说，过去的编程是“写”程序，而未来的编程应该是“教”程序。
下面来说说我的实践，所思和所感。
实践大半年，我发现AI确实存在巨大问题……
大概半年前，我开始依赖ChatGPT写各种Python脚本。
有了AI加持，我写脚本的速度和质量，和之前完全不可同日而语，一些简单的功能分分钟就能写好，和AI说下需求，AI就把代码生成好。
我只要负责复制粘贴，把代码放到我电脑上跑一跑便可，在80%的情况下，代码都能一次性跑通，不需要做任何修改。
当然啦，方便是方便，但我刚刚也说了，在80%的情况下，代码没有半点问题，但要命的是，在另外的20%情况下，代码就可能有千丝万缕的问题。
这些问题有时候很难察觉，你把代码跑通了，但是结果却不对。
这时候你会发现，代码的逻辑是没错的，但是有一个细节处理得不对。
如果你是一个有经验的程序员，你会回过头来仔细看看这个细节，然后发现它的确有问题，然后你就会修正它。
但是如果你是一个没有经验的程序员，你很可能会觉得这是一个无解的问题，或者干脆说这是一个bug，你就会把这个细节注释掉，然后继续跑代码。
这样你的代码就会越来越糟糕，而你自己却浑然不知。
写代码2分钟，debug2小时
后来我也想明白了，这是因为AI能很好地满足你的需求，但是不能告诉你什么是你的需求。
我在写脚本的时候，我可能会说“给我一个能把这些数据处理成那样的脚本”，但是我不会说“给我一个能把这些数据处理成那样的脚本，而且这个脚本不能有任何问题”。
这个“不能有任何问题”这个前提，AI是不知道的。
而我作为一个人，我也不知道我不知道。我只有在问题出现之后，才会知道我有这个前提。
所以弄到最后，就变成了“写代码2分钟，debug2小时”这种情况。
所以在用ChatGPT写Python脚本的最早期，我可以说碰了一鼻子灰，老是出现各种细节上的错误，有时候这种错误还非常幼稚。
幼稚到就是个符号错误，最后自己发现时嘀笑皆非。
我需要不断地尝试、调试，甚至在写一行简单的代码的时候都可能会出现各种纰漏。
但是我没有放弃，因为我知道只要坚持下去，最后一定能写出来。
而且，慢慢地，我也掌握了一些常见的Python语法和编程思想。
好的程序员，本身一定是个好的产品经理
而且在这种过程中，我逐渐发现，最核心的还是要自己把问题想清楚才行，你给出的指令越模糊，越模棱两可，最后的结果也会非常糟糕。
就好比前面我提到的，如果你给出的指令是“给我一个能把这些数据处理成那样的脚本，而且这个脚本不能有任何问题”，这个“不能有任何问题”就是最大的问题。
但如果，这个命令改成“给我一个能把这些数据处理成那样的脚本，而且这个脚本的运行时间不能超过0.1秒”，那么我就能给出一个非常好的答案。
所以，好的程序员，本身一定先是一个好的产品经理。
这和培养刚进公司的新手是一个道理，你如果给他一条模棱两可的命令，比如“把这个PPT做好”，那他一定做不好。
但你如果给他一个非常具体的任务，比如“把这个PPT做成10页，每页有3段文字，每段文字不超过10个字，有5张图片，每张图片要标注说明，最后一张图片要加个动画效果，用这个主题模板，字体用这个，颜色用这个”之类的，他就一定能做好。
这是因为在他做的过程中，因为有了你非常明确的指令，他能不断地调整自己的方向，他能不断地检验自己的结果，他能不断地获得反馈。
所以想清楚这个逻辑后，很多矛盾处就变得有解了，如果ChatGPT写出来的代码有问题，那一定是我的指令有问题，没有把需求描述清楚，而不是ChatGPT写不出来。
所以到最后，我们就会变成在“描述需求”上下功夫，而不是在“写对语法”上下功夫——这本身也暗中契合编程本质。
这半年多时间里，我用ChatGPT+Python做了哪些事？
所以在“文档优先，语法靠边”的思想下，这半年多时间，也让我折腾出不少好工具，比如：
1. 做了个符合艾宾浩斯记忆曲线的记忆工具，现在不仅能帮我背单词，还能帮我记住任何想记住的东西；
2. 做了个电影台词提取工具，我只需要属于一个单词，就可以在我的影库中，找到包含这个单词的所有片段，帮我理解和消化这个单词；
3. 做了个自动查关键词并写博客的工具，我只需要输入一个标题，他就能自动查询核心关键词，以及这个词下所有的“related questions”，并帮我把段落生成出来，并附上对应的midjourney图片；
4. 做了个微调工具，比如我想模仿刘润的文笔，我只需要把刘润的书籍上传上去，就会自动微调ChatGPT3.5的语言模型；
5. 做了个声音模仿的工具，我只需要上传两个小时自己的音频，就能把我说中文的语音克隆下来，非常逼真；
6. ……
这里没办法一一写全，简单来说，我做了很多工具，每一个工具都是为了解决我工作中的一个痛点。
这些工具都是我自己写的，我也不是专业的程序员，但是因为有ChatGPT的加持，让我享受到写代码的好处，我想要什么功能，自己可以随时加上去。
这些工具是我工作的辅助工具，我从来不会指望工具能帮我全自动的搞定所有重要工作，但是这些工具能实打实帮我节省时间，把工作中的一些重复劳动消灭掉。
什么是编程的中最重要的事？
编程中最重要的事，不就是让没有自主意识的机器理解你的意图，让他做你想做的事吗？
那在两年前我刚开始学Python，很长一段时间，我都深陷各种语法细节中无法自拔，就显得愚笨且糊涂。
比如为了学“装饰器”和“迭代器”这个概念，我看了好几篇文章，上了很多节教程，有些教程翻来覆去看，不仅没看懂还越看越糊涂。
我就想，这都什么鬼东西啊，你到底想干什么？
我总想找到一个直观的理解，可就是找不到。最后我也只能死记硬背，结果一旦有了直观理解，突然间我就明白了，这玩意儿这么简单啊。
就是这么一个简单的概念，我为了学它，居然要看好几篇文章，还要死记硬背。
我当时就想，其实这么多语法细节我完全没必要掌握啊，我只要知道有“装饰器”的存在，这个东西用来干嘛的不就行了？为什么要费劲巴拉地背这背那儿呢？
多亏有AI，可以让我从繁文缛节中逃脱出来。
人要做AI做不到的事
我们人类还是要做自己擅长的事，不擅长的部分，交给AI就好了。
那，人和AI相比，到底有哪些地方是和AI不一样的？或者说是AI彻底没法比的？
我认为，比智商和情商，现在人类基本都输给AI了。
但至少有一样东西，是AI短期内学不来的，那就是——人有主观能动性，人能知道目的地在哪。
哪怕未来诞生了AGI，但强大的AGI依然没法知道他最后想干嘛。
就好比经营一家公司，哪怕公司有再能干的员工，如果不知道缺少CEO，没有掌舵人，公司也会混乱不堪，最终沉船。
所以怎么和AI相处？通过这大半年使用ChatGPT来写Python脚本我就明白了一个道理：你要把自己当成CEO，把ChatGPT当成得力干将。
比如，乔布斯自己本人并不擅长编程，但最后，他之所以能做出iPhone这种伟大的产品，是因为他是个好的CEO，而且非常擅长给手下下达明确指令。
乔布斯会告诉你，这个手机的外形要做成这样，要有这么多个按键，每个按键的功能是什么，手机的屏幕要有多大，屏幕的像素要有多高，手机的电池要有多大，电池的续航时间要有多长，手机的操作系统要有哪些功能，各个功能要怎么摆放，手机的音箱要有多大功率，音箱的音质要有多好，手机的摄像头要有多少个像素，摄像头的拍摄效果要有多好……等等等等。
这些指令都是非常具体的，而且乔布斯还会不断修改这些指令。
所以乔布斯不是一个“设计师”或“工程师”，他是一个精通指令的“CEO”。
和AI相处多了，你会发现
和AI相处多了，你的领导才能一定会提高。
就好比，如果你手底下有聪明能干的将士，哪怕你一上任做了很多糊涂决策也不要紧，因为现在的AI永远都是任劳任怨，永远都不会知道累，不会顶嘴，不会烦你，不会谋反，这不像真的带兵打仗，搞错一个决策就可能全军覆没。
你的决策成本很低。这就可以让你无限做决策，并在和AI的交互中，让你的决策质量越来越高。
你的手里有了一柄锋利的剑，而你的对手，只是一把钝刀。
他们不会使用AI来帮助自己，而你可以。
你可以让AI帮你分析数据，你可以让AI帮你优化方案，你可以让AI帮你预测未来，你可以让AI帮你提高效率。
你可以用AI来帮你思考，用AI来帮你做决策，用AI来帮你解决问题。
不光是用AI来优化Python，其实身边所有习以为常的东西，你都要想想能不能用AI重塑一遍。
所谓的“AI First”，就是这么个道理。
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