: → qwer338859: 跟stackoverflow差多了好嗎 前者看完還要自己寫 ai 05/05 15:44
: → qwer338859: 直接把所有功能做完還寫測試 05/05 15:44
OK，你說得很有道理，AI 會產測試。
假設你要實作的邏輯不複雜，不罕見，
因此 AI 可以讓你用少少的口語產出字數更多的程式碼及測試好了，
那我就想問，是什麼樣的測試程式？
姑且不論常常被忽略的非用途面驗證好了，光是用途面的驗證就有很多種。
程序內部有單元測試，程序外部有自己的功能測試。
這還可以視情況在測試過程中直接向資料來源查詢資料真偽。
許多業務要運用多個系統協力完成，
因此往往要從業務的角度聯合多個系統一起跑端對端測試。
這種測試本身就複雜，又常常要配合各系統的設計不斷調整測試方式，
而且容易受開發時程影響，於是難做又難自動化。
這樣看下來，我很好奇你的 AI 是有多神，
在收下少少的自然語言指令後，居然能產出這麼多的測試程式？
這可是連資深同事都不一定能快速搞定的事欸……
還是說，其實 AI 也只會做其中一小塊？
這樣的話，其他沒做的部分不就是你可以發揮的地方？ 你怎麼會「被取代」呢？
以前老是說沒空寫的測試現在有空做了，這樣不是很棒嗎？
更何況，我都還沒講非用途面的測試。
這部分常常是大片的空白，只靠少數人偶爾測一下。
舉例來說，每次更新時都有很多測試可以做：
系統從內部元件到整體的例外處理機制都正常嗎？
更新錯誤可以倒回嗎？ 不管是用途面還是非用途面的功能都要正常還原喔~
（升級或倒回過程的承載量是否不變？）
可以正確擴展與收縮嗎？
負載到頂時，系統能正確處理超量的請求而不會當掉嗎？
各元件有無高可用性？ 若有災難復元計劃，有驗證更新後依然有效嗎？
備援機制有正常運作嗎？
認證或安全防護機制都正常運作嗎？
可傳送運作指標及日誌紀錄嗎？ 與用途有關無關的資料都要送喔~
如果有指標，那警報正常嗎？可響嗎？ 響了有通知到正確對象嗎？ 通知內容正常嗎？
監控看板正常嗎？ 有列了新增的監控對象嗎？
如果有進一步分析日誌，那分析功能正常嗎？
最後，業務流程的例外處理機制正常嗎？
假設上述測完都有做，那你有把這些工作交給程式去做嗎？
若沒有做，AI 也不會的話，這不就是你可以表現的地方？
除非公司把系統的開發與監管事務分拆給績效指標不同的部門負責
（這種情況無論是否採用 DevOps 工具都容易衍生團隊之間的矛盾），
，否則既然 AI 做掉一部分的事，那為什麼不去做其他還不完善的工作呢？
這不就是你能貢獻心力的地方？
工具只是讓你事半功倍的，從古至今皆是如此。

ai讓工程師m形化倒是真的，強的更強，爛的更爛

老實說，很多流程性的東西，拆解完會發現可以用n8n配合ai agent ，慢慢累積變自動化。

每個人都事半功倍，那是要業界擴大一倍，還是人要裁掉一半？

現在是會用ai的調高效率，之後就是淘汰掉盲從ai的

寫得不錯

痾 我說的是單元測試捏 老哥我覺得你跟我講的東西差的遠了

公司哪天發生SEV1，還不是得由人類工程師負責on call負責修復，AI能做得到這點，再來說AI取代工程師的問題。

要說stackoverflow有他的優點當然可以 但是他的流量明顯下降也是事實

不是有他的優點，stackoverflow是「分享、討論」的地方，本來就不是純粹給人抄的，太基礎的問題和只是要抄的流量減少有什麼不好? 把資源留給更有意義的討論不是剛好? 反而是現在AI還該改進遇到不會的東西別亂掰，自己去發問才好

> 用 AI 輔助也能叫作取代嗎能啊，原本要更多人才能做的事，現在不用，取代了原本需要現在不用的人> 在收下少少的自然語言指令後你自己這篇不就在示範要如何收到少少的指令之後舉例有多少東西要測？看不出來有什麼理由是你寫地出來但 ai 不可能寫出來的> 工具只是讓你事半功倍的，從古至今皆是如此。看不懂這句想要說明什麼？本來就是讓你事半功倍，怎麼了嗎？和你前面想要證明的點有關嗎？

講取代的怎麼不去跟他媽講洗衣機取代她了

不是AI取代人類 是會用AI的人類取代不會用AI的人類

建議樓主可以去研究一下ai agent ，再複雜的測試不也是一步步的測試堆疊起來，只要步驟流程都是固定的，就有自動化的可能。兩百字的system prompt不行，就砸兩千字或是兩萬字，token 費用跟人事費相比，根本差太多了

洗衣機真的神器,用手洗過衣服的就知道XD(重點誤)

如果有很多人的工作都是洗衣服，洗衣機確實取代很多人的工作啊當然還是會需要有人把衣服拿去給洗衣機洗，但洗衣服這個產業（如果有的話）再也不需要那麼多人工作了這有什麼好爭的？機器取代人是戳到你的痛處？和機器有沒有意識請問有毛關係？和入不入廟有毛關係？你整篇有超過一半都在舉例"你認為" AI 做不到的的事情（先不論是否真的做不到），否定你這點叫做斷章取義？現在（加拿大）大學資工畢業的學生幾乎都找不到工作，幾年前還是一出來就至少年薪 80k，你去和那些畢業生說他們沒有被 AI 取代啊

這問題不是看客觀事實就知道了嗎，科技業有沒有停止徵人、大公司有沒有正在裁員。看個新聞就知道的事情，打千字長文也不會改變現實世界

你愛用什麼奇怪的世界觀去看 LLM 這個工具，看到連拜神入廟都出來了是你自己的事情，事實就是這個工具已經取代很多職位了

ai是某些人的浮木沒錯 妄想一步登天流程固定有自動化可能的東西本來就用不著ai 只是多數吹ai的多半也不會傳統工具做法打工人本身也不會想丟自己飯碗科技業狀況與經濟關係更大 公司當然想要用最低成本完成事情 但很多忽略了與自己有同樣資源的人很可能成為競爭對手的情況外加不用請多人意味著此人不可替代性會提高 甚至還有法律糾紛的可能使用ai順便加料還可以推給ai亂寫當然本人身為一個好人肯定是不會這麼做的 其它人不知

有prompt log吧

生產力提升->不需要這麼多人->取代某部份人 不然勒取代兩個字有完全取代跟部份取代 不要雞同鴨講喔千萬不要小看AI 現在講AI都是在講未來 兩年前誰想得到現在工程師人手一個AI視窗？誰想得到stackoverflow流量腰斬？當然工程師不會幾年內就完全消失 但肯定是越來越難找工作才兩年 AI就可以是一個高級版的autocomplete了再兩年 完全不需工程師介入維護一個不太複雜的應用 很合理

呃…測試case還是要人提供的，讓他自己產case是不會有什麼好結果的

不要小看ai但不要高估人性 ai明顯是對多數從業者弊大於利的 對開源也是殺傷力極強

喔 你爽就好

第一個淘汰的一定是沒料還堅持不用AI的那群

AI要取代，現階段是真的還早啦，但這不代表他以後沒辦法啦，怕的是認為現階段AI無法取代工程師就不去用AI，這種觀念反而更容易使你被淘汰，因為用AI開發產出就擺在那邊，一樓講M型化很好，強的用越強，弱的不用越弱，中間的不用就是慢慢被歸類到弱的那邊，要用啦 ai agentfunction calling 工作流都碰碰，有在跟新技術就不太會被淘汰

汽機車、電腦、洗衣機的確剛開始也是先部份取代某些職業啊以前還有洗衣阿婆也是一個職業勒 講什麼啊另外AI對從業者弊大於利是弊在哪？找工作難度變高嗎？

影響從業者工作 影響開源業外收入 學習是利好沒錯ai最好用法是用來學習和產出與程式無關的資料M型化就不用說了 因為本來就已經這樣了 高手有的是方法自動化 只會用ai的稱不上是高手用ai做所有事情才是災難 ai也很多東西不知道我只要用ai學習提升自己並且懂得使用適可而止就可以了