多年来,我们的专业知识取决于我们逐行精心编写代码的能力。
但随着人工智能编码助理的迅速崛起,一项新技能变得至关重要:知道要问什么。
挑战不在于人工智能无法编写代码。
而是将复杂的项目需求或抽象功能转化为对这些工具的精确、有效的提示可能是令人畏惧的。
人工智能发展的速度之快意味着跟上每一个新模型及其具体实施细节是一项艰巨的任务。
通过关注“什么”和“为什么”,我们可以利用人工智能来处理“如何”,从而显着提高生产力并拉平将人工智能集成到我们的工作流程中的学习曲线。
来源:Dev.to

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多年来,我们的专业知识取决于我们逐行精心编写代码的能力。
但随着人工智能编码助理的迅速崛起,一项新技能变得至关重要:知道要问什么。
挑战不在于人工智能无法编写代码。
而是将复杂的项目需求或抽象功能转化为对这些工具的精确、有效的提示可能是令人畏惧的。
人工智能发展的速度之快意味着跟上每一个新模型及其具体实施细节是一项艰巨的任务。
通过关注“什么”和“为什么”,我们可以利用人工智能来处理“如何”,从而显着提高生产力并拉平将人工智能集成到我们的工作流程中的学习曲线。
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