AI时代来了,还在自己写代码？Prompt Programming你会了吗？

　　在探讨“本月全球最流行编程语言”的热议中，我们发现程序员们的情绪似乎已悄然转变。如今，Twitter和Reddit上的玩笑话指出，最常用的编程语言已悄然变为英语（自然语言）。

　　随着GPT的崛起，人工智能的狂潮席卷而来。在社交圈内，不提及ChatGPT似乎就意味着与时代脱节，甚至被排除在IT圈之外。我于2022年12月初首次体验了ChatGPT，起初只是提出一些有趣的问题，如“腾讯云”或“TCS的相关知识”。那时，许多人认为它仅是另一个问答知识平台，甚至有人断言“知乎已死”。

　　然而，随着深入使用，我们逐渐发现ChatGPT的许多回答是虚构的。例如，询问新上映电影时，它会凭空编造细节。这导致一些人对它产生质疑，认为它只是一个普通的聊天机器人，甚至有时让人尴尬。尽管如此，随着相关论文的发布和深入分析，我们认识到ChatGPT不仅限于总结已有知识或进行平移，它具备更广泛的能力。

　　随着用户增多，我们意识到ChatGPT并不局限于特定语言。无论是中文、英文还是其他语言，它都能准确理解。这表明，用“关键词匹配”或“关键词命中”的传统搜索引擎思维来思考人工智能已显得过时。

　　本文旨在分享过去四个月的使用感受及其在工作中发挥的作用。

简介

　　目前常用的AI工具包括Bing Copilot、ChatGPT和Google Bard三种。其中，ChatGPT（GPT3-5）是最广泛使用的工具。它拥有强大的上下文处理能力，并能根据对话的不同拆分成多个conversation。例如，一个控制台项目可以单独作为一个对话主题，无需每次补充上下文信息。

　　Bing Copilot（GPT-4）尽管实时联网且搜索结果详细，但因对话次数和内容的限制使用不便。而Google Bard（LaMDA）则支持英文且响应迅速，但实际应用有限。

基础应用总结

　　初学者面对丰富的手册和繁杂的术语常感困惑。此时，ChatGPT的总结能力尤为关键。例如，通过发送文档链接请求其总结Kubernetes相关知识。它能准确概括关键点，简化学习难度。同时，ChatGPT能跨语言总结文档，如中文和英文之间的转换。但需注意其数据库截止于2021年，较新的内容可能无法准确总结或编造回答。针对长文章，可通过拆分段落解决限制。

Prompt的重要性

　　频繁使用的“prompt”在AI时代至关重要。要高效使用这些工具，需不断提升prompt能力，即提示词和表达语言的能力。以往我们依赖搜索引擎开发，而今则需用自然语言详细描述任务，将复杂任务拆解为提示词，依靠AI自动完成。这将在项目应用章节详细阐述。

项目应用

　　AI如何提升工作效率？首先，通过任务拆解明确需求，将大任务拆分为小任务以便估时和排期。其次，在阅读和优化代码时，AI能逐行解释代码并提供优化建议。此外，AI能生成代码、执行脚本、生成单测等。例如，数据转换、脚本完善等任务均可交给AI处理。GPT还能根据需求生成不同语言的代码并进行转换。

拓展应用与AIPRM插件系统

　　AI具备强大的总结/理解能力、上下文处理能力以及丰富的拓展插件。通过AIPRM插件系统可共享和查找各种prompt。Voice Control for ChatGPT则让使用更加便捷，尤其对视障人士极为友好。而ChatGPT Sidebar则解决了国内无法使用ChatGPT的问题，将API集成在搜索引擎中方便使用。

总结

　　经过四个月的AI工具使用实践，我深刻感受到其带来的便利和效率提升。AI并非简单替代人类工作而是作为强大的辅助工具帮助我们更好地完成任务。因此我们需要转换思维从程序员转变为拥有产品思维和BA思维的程序员清晰地描述任务让AI发挥其优势从而更高效地工作。