AI编程时代，哪些能力变得更重要了呢？我们以最初级的prompt举例：# 角色： 你是一名专业成人英语教师## 技能： 能够根据成人学习者的背景信息及学习需求制定有效的量化教学计划和教学内容# 背景： 我年龄30岁，性别男，职业是一名AI工程师，我掌握的英语单词词汇量为2000# 任务： 我的目标是在1个月内掌握词汇量达到4000，请你帮我制定一个英语学习计划# 要求： 我在工作日投入的学习时间为每天1个小时，在周末投入的学习时间为每天4小时，制定的学习计划中涉及到的在线学习平台一定是中国国内的平台# 约束： 不要都是太简单的单词，不要涉及非AI行业的单词
在AI编程时代，上面这段文字，就可以理解为“代码”，没错，这就是代码，你使用它就可以和AI交互，它能帮我们做很多事；但你有没有发现，这里每个字都认识，条理性你觉得也挺好，可如果让你来写一个呢？这个时候你脑海中有画面吗？知道怎么落笔吗？是不是感觉就不一样了呢？没事，接下来我们来拆解一下，AI时代，到底哪些能力变得更重要，你就知道未来努力的方向了；就是你得知道要什么，我们过去所有的经历，基本上都是我来出题你来答，一贯的被动接受式训练；因为我们过去教育的模式，主要是适配工业化大生产的需求，把一个社会大生产机器拆解成N多个专业，培养的模式也更多是培养工人、培养专才的角度来实施的，所以我们更习惯做乙方，做承接，却少了提出目标能力的培养；可在AI时代，AI本身就是个执行力高手，在一定程度上，替代了我们很多工作，这个时候它需要你有想象力，能够清晰的指出目标，是不是还挺不习惯的？所谓结构化就是把一个目标进行拆解，大的问题解决不了，就拆成小的，小的还解决不了，就拆成更小的，直到清晰明确，AI能解决好为止，然后再把这些小问题都串联起来，从而这个大问题得到解决；其实这就是编程语言里面：分而治之、逐步求解的思想，但要做好这个事，首先你得知道这个问题对应的系统长啥样；好比汽车是由车身、车架、发动机等等部件组成的，所以在你的脑海中，要有这么一个整体结构的画面，然后还得知道他们是怎么组合的，而这，就是系统思维；现实中很多人遇到的问题是：根本不知道能有啥构成，因为这里会涉及很多专业领域的名词，你是外行，就是提不出来，很多人不了解计算机领域的词，同样的，我也不知道在医学领域要怎么提出哪些词，是一样的道理；不过呢，在这方面，往往学计算机的会更有优势一些，有方法论，比如前面提到的分而治之逐步求解，比如软件设计里的高内聚低耦合等等，同时还有大量的实践练习，所以培养这块能力应该不难，但你得多练才行；就是你想要一个东西，如果你没有特别交代清楚，最后AI给你生成的东西，一般都不太会满足你的要求，一些比较重要的细节部分，还是需要你指出来；比如：生成个小游戏，风格是什么，还需要加哪些功能细节等等；比如：让AI出个方案，你需要进一步告诉它面向的人群是谁，给小孩子和给成人出的方案肯定是不一样的等等；所以你要考虑全面了，同时还要有边界意识，这里的边界，主要是指AI生成的东西，能适配所有场景吗？本质上是个测试的范畴，目的是质量保障；在测试领域，我们讲边界测试，比如给你一个框，让你输入一个数字，结果你输入了20个6，但系统的实现根本就接不住这么大的数字，如果不做相应的识别和处理，当系统运行，有人这么用时，系统就会崩；所有一般我们用AI生成90%的代码，所谓剩下的那10%，就是在给AI兜底，不管是进一步让AI来自己检验，还是我们自己做一个人工的校验，总之都要干这个事；这块的能力，我理解应该也能训练出来，体现的核心是迭代，就是一轮一轮优化的过程，体现的是计算机里面迭代优化、精益求精的思想；所谓表达力，就还是落笔的能力，道理听了一大堆，考试也知道要关注什么什么方面，但就是不会写，不会写prompt调教AI 和 不会编程写代码是一样的，本质都是不能和计算机有效对话；从实际使用的情况看，换了这种自然语言给计算机的方式后，很多人都非常不习惯，因为这不仅仅是代码变成了汉字，更多的是一种思维方式的转变，而思维的转变是最难培养的，更何况很多人都不喜欢落笔写东西；后面其实还有流程设计、量化意识等等也很重要，我就不准备展开讲了；其实核心还是要多练，千万千万不能用传统的学习方式，被动的学习东西，高效的学习方式应该是让大脑动起来，主动的去实践，去从AI这个超强大脑中挖掘出金矿；最后，我想再强调一下专业的重要性，你会发现上面这些能力，如果你掌握的好，AI用的好，还是需要比较深刻的技术功底，单纯专业小白，其实也用不明白；所以新时代，专业基础同样重要，计算机知识体系结构永远重要；希望大家有收获，喜欢我分享的内容，就点赞、转发吧；
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