毫无代码基础的人,在ai时代,再次爱上python.

 官网改版 AI 使用小记 

/一开始，只是被内容迁移难住了

网站内容改版，最让人头疼的，往往不是页面设计，而是后面那一大摊内容迁移和整理工作。

动辄上千条新闻、案例，要一条条搬过去，是常有的事。更麻烦的是，迁移并不只是复制粘贴。每条内容的标题、正文、图片、图片链接、网页链接、视频代码，都可能要单独处理。不同文件格式、不同页面位置、不同展示要求，都会变成后续执行里的影响因素。

按正常流程，迁移之前还要先划定范围。但由于很多公司风格是“全都要”，所以这一步反而不用太纠结。

和供应商技术那边确认完迁移标准后，问题就变成了：原网站上的内容，到底怎么整理出来？

/笨办法试了一下，很快放弃

迁移内容的整理，大概有两个来源。一个是从网页前端整理，一个是从数据库导出。

最开始因为没什么经验，准备直接从前端页面里，把需要的内容一条条复制出来。但新闻数量摆在那儿，这个办法很快就被放弃了。

于是，开始认真思考怎么“偷懒”提效。

直接问 ChatGPT。可能是考虑到提问的人没有代码基础，它一开始还挺谨慎，一直引导我去找供应商技术解决这个问题。但这次不太想绕回原路，于是直接让它给具体指令，我来照着操作。

后来，它建议用 Python 来整理。

/Python，竟然真的跑起来了

然后，从软件下载、脚本内容，到如何运行，它都给了非常细的步骤指引。

与此同时，也本着“订阅不用白不用，钱不能白花”的宗旨，我把操作过程中的每一步都截图发给它，让它时刻确认有没有跑偏。

十几分钟后，真的生成了想要的新闻迁移清单。

这件事的简易程度，着实让人有点惊讶。

作为一个完全没有代码基础的人，对，就是那种连 hello world 都写不出来，C 语言一点不懂的人，我以前被 Python 课程吸引过很多次，但从来没有真正行动过。倒不是不感兴趣，而是总觉得这东西离自己很远，好像也没那么用得上，也不觉得自己的需求想法值得被实现出来。

但这次不一样。

AI 把“想做什么”和“具体怎么做”之间那段最难跨过去的路，直接铺平了。软件下载、文件路径、报错处理、代码运行，每一步都有人在旁边解释和校正。那种指引的流畅性，以及随时可以追问的便利，真的挺让人惊讶。

/失败经历，也算没白费

过去使用 AI，更多还是放在图文、视频、文案这些内容优化上。完全没想到，它对于新技术、新语言的学习，也能把门槛降到这么低。

在这之前，想过通过ai来使用下一些基础IT技术，也不是没有失败过。

去年底，曾尝试让 AI 直接从数据库里筛选导出要迁移的内容，包括标题、正文、发布日期这些字段。但当时 ChatGPT 给出的筛选条件，在数据库里一直报错。当然，也不排除是我们网站数据库规则本身写得不太规范的原因。

后来转战豆包，算是勉强筛选出了一些数据，但结果依然不太理想。内容栏目没有分类，部分内容也不完整，只能说能用，但不好用。

所以这次这么顺利，还挺意外。

想了想，可能也和这次用了 thinking/5.5 模型有关。整体确实高效很多。不讲废话，真的很重要，无论是人还是 AI。

AI的成长真的惊人。

/AI 的位置，好像又变了

以前给 AI 的定位，大概是助理。

因为对 AI 的信任一直比较有限。很多时候，都是先有一个基础判断，也确保自己对优化方向比较清楚之后，再把内容交给 AI。那时的 AI，更像是一个帮忙执行、补充、润色的人。

后来，慢慢开始和 AI 头脑风暴，拿它来碰一碰想法。这个阶段，它更像是一个小组伙伴。

现在看，AI 的身份好像又更多元了一点。

对于完全不理解的领域，它或许也可以承担一种“认知指引”的功能。本来想说老师，但想了想还是不太对，有点抬太高了。老师会主动发现问题，这点目前还没太感觉到。

AI 更像是你主动问，它就能带你往前走一段。但前提是，你得知道自己要问什么，也得愿意判断它说得对不对。

自始至终，依然是很反感对 AI 无条件的拿来主义。

它确实可以帮人少走很多弯路，但不能替人拥有判断力。

……新闻迁移清单整理出来了。好了，就先到这里。

欸，这是不是其实也算 vibe coding了？

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文：西鱼许言午许

图：切特吉皮提老师

图均由AI生成