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Telegram-канал pythonzh - Python 中文交流

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除非特殊优化,大部分时候本来也不需要从门电路开始

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manus ios端是不是一直在限制登录?

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是不是屎山还得考验你的规划能力和工作流设计,你自己能捋直这坨屎山,基本AI也不会跑偏,你就靠一句帮我重构代码,那不是屎山,那纯拉稀,一摊找不着北的兮

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原本想說到底哪個正常人會想用 Agent 把人家的心血翻掉重寫,直到 https://github.com/oven-sh/bun/compare/claude/phase-a-port

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于是人的能力就变成了能不能写好约束条件,以及有没有充钱了

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好些裙友积累了好久自制 llm 工作流,结果全不如 codex /goal

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我觉得还不如宣传微软准备用 llm 把 cpp 搬运到 Rust,重写做了四十年几万研发上亿行代码

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这闲聊群,加群好几次了,都没任何反应。😅

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cli 对 ai 更友好啦
而 gui 又比 tui 友好

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会语音输入的人面对需要键盘输入的程序感到厌恶😆

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应该是嫌弃吧,尤其是需要做复杂逻辑处理的时候

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我公司连测试运维都没有,四百多人的公司,分我到一个项目上,什么都要干😡

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ai岗没学历低的人的事,能接触的就应用层面,应用层面你还交个🥚的钱

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上班用大模型的话,基本测试用例会更彻底一些,私下就随便了

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“借助ai工具”和“纯vibe”还是有区别的

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这个场景是你在梦里见到的吧,C和S都不敢说自己能做到这种程度

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实际上人家精得很。
一旦真的搞定这些事情的自动化,就是他们失业的时候。
有些公司的员工,掌握着非常多关键的信息。这些工作不自动化的话,也很难做隔离,老板也不敢找人代替他。
但是一旦实现自动化,就容易做隔离,老板就敢找人代替他了。失业与否就变成了老板一念之间,全看心情。说不定哪天就左脚先进门被老板看到然后被开啦😆
比方说跟财务、账号密码有关的工作。

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把人撸的屎山推掉,用AI撸一个新的屎山出来有神马意义😏

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不过,现在的 CPU 和 GPU 设计也变成了人类写约束,ai 生成硬件描述语言代码再反复测试,
而没法人肉写门电路了。

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对于码农来说,工作流主要还是对项目的理解,换一个项目同一套工作流就不行了,这种东西专用度太高了,宽泛的用肯定不如codex/goal

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看项目啦,codex 用 /goal 模式也未必不行

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https://github.com/AndyBRoswell/cs-first-aid#python
不知道你说的从零开始是指零Py基础还是零编程基础。本来我想说看官方教程,刚刚点开来发现多了一句`Tip: This tutorial is designed for programmers that are new to the Python language, not beginners who are new to programming.`以前我记得没这句话的。
@flowinglight 给的runoob大概也不错。上面的py教程我没看过,只看过其它的(好像是Web),觉得讲得挺好,不过能力比较强的话也许会感觉内容少了/简单了。
Python Crash Course有电子书。如果英文不好也可以看北理的《Python语言程序设计基础》。我手上的是第2版,后来2024年出第3版了。

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不知道您是哪一种学习类型。
裙友的话会更喜欢网页版书籍(可以搜索 ,可以目录跳转,可以复制粘贴),而不是实体书。
比如可以看看官网(有中文版)或 https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html

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我要是从零开始学python改如何下手哇

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我印象中小开源项目质量普遍不如闭源项目啊。
开源大项目质量普遍很好(一般这种也没有闭源替代品,难以比较)

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未来怎么样先不提,
会写脚本的人面对需要鼠标反复拖拽流程的界面一般都会厌恶了。

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在可见的未来所有岗位乃至所有人都会被要求会编程,因而没有低代码的生态位

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测试只是学得相对少一些,不代表不学
另外prompt工程再发展下去,复杂程度也会上来,该学的东西一点不会少

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生产环境和自己github 上new个玩具玩玩还是两码事的

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开源项目也不是都是完美的,质量因作者的水平有很大的区别,有显而易见的bug其实是很正常的,有的时候作者就是刚好没注意到或者懒得修
修俩bug是比较简单的,但ai对整体的理解还是差很多,我经常因为ai写了前面忘了后面骂ai几句
而且ai修开源项目bug也不算什么新闻吧,从一年前开始就总是看到说ai修开源项目

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