之前一個面試經驗
上機考公司要求要用AI（而且要高度）生code，所以我把spec打成prompt，大概15分鐘
把整個server和unit tests生好
然後發現外部API request一號出錯，把response印出來才發現AI用的資料結構是錯的
（盲猜用到舊版本），只好打開API spec找到正確的資料結構改上去
接著又發現外部API request二號吃404，Google了發現AI寫的API網址錯的
把網址改對了之後發現資料格式也和response不符，再次打開API文件重寫一次邏輯
（因為不是單純prop name不一樣而已，是整個放的方式都不對）
外部API修好了要跑測試又在一號API吃到404，檢查了網址半天說是可能access token
權限不足，又花了時間確認API文件和實驗才排除權限問題的可能性
事後再花時間研究API文件才發現是這個API會對不合法的輸入回404而不是400，但是
AI當然不知道這個API哪些輸入是合法的而哪些不是，就亂生
接著終於不會error了但是算出來的output不對，找原因還沒找到就嗶嗶時間到，掰掰
事後發現是API二號的網址AI生出來是ID，但實際上是Id
reqeust指定ID失敗，但因為不管有沒有指定ID都是回傳陣列，AI直接生拿[0]用的code
就不管ID是什麼就永遠只會拿到同一筆
我是有自信我自己寫+適當AI輔助的話可以1小時寫出來啦，畢竟API request我自己寫
的，哪裡可能會錯比較有頭緒
我也不知道是單純我用AI用的很爛還是AI現在就是這樣，畢竟也沒有人demo給我看過
超神AI開發具體上怎麼快速debug的……還是AI已經可以生出不太需要debug的code了，
只是我太爛不會下prompt而已？

我所看到的是AI協助提高生產力是需要平時"調教"你舉面試的這種例子比較接近vibe programming那也是最近才開始“發展”以提升生產力的方向 AI是機器用來"加速"它很行以目前vibe/no code的發展來說 會讓個體戶老闆大量增生這些個體戶老闆原本是需要出錢請普通工程師做一些demo的有經驗的高手有平時的累積做那些就真的只是一兩小時的事情大家也都知道做案子最麻煩就是需求講不清楚這點不管是人或是AI都需要時間去釐清。只是費用差太多。老一點的老闆跟不上世界變化只好請工程師用ＡＩ比較聰明的新老闆成本就會降的很快反過來打擊大型的企業

經驗影響如何正確找到問題然後用AI協助解決資淺的就是一直盲猜跟AI跳恰恰

AI只要打通resp&req間的通訊 剩下的自己寫，就很快了

覺得是沒做好節點控管而已就像那個埋地雷的老故事

你沒有Vibe Programming是要怎麼取代工程師然後調教AI不太懂什麼意思 我知道一般來說的調教AI意思是

這種我都不怎麼想面 也不想準備 要用我直接腳本一鍵

可以讓AI聽懂我的prompt機率更高速度更快 但是和prompt最終正確版時產出的code沒啥關係 那是不會變得那要copilot那邊調教才有用

生成可以跑的東西再小修小補就好 工作流還很clean

我問題就在小補小修1小時就沒了 因為真的很難debug

那是用ai會發生的問題 腳本仔不會

？？？？什麼腳本

你腳本要怎麼生出去兩個外部API做request然後處理資料code出來？

模組化並用編輯器snippets生出來就可以

聽起來比AI更虛幻

不會 這種事情vi都可以做

我不信 不然你生個輸入地址可以得到最近氣象站的server用OpenStreet和氣象局的API*最近氣象站天氣

用vi讀取外部指令生出的內容在內文或者用abbr都可以當然最後parse response是你自己要處理

那到底要生啥 req/resp自己處理 邏輯自己處理生app.post()嗎

定義外部指令輸入內容url method request param/body等等資料然後生出程式碼到取得response 生出處理回應

面試哪有人需要生這些東西 app.post('/foo/bar', async()10秒就打好了還在那裡生

的也不是不行 只是麻煩一點

這個太雲了

面試題目模組化個P啦

就是模組化過的程式碼生成腳本面試都會有技能樹相關的

腳本一鍵生成copy/paste的template 然後「小修小補」

就算你不面試用 工作用也可以

面試主要要考的東西 我已經無法形容這種行為是啥了我只能說 你的鼻子掉了 撿好回去你的工作崗位

是你說上機測的阿 你用ai出那麼多問題還不如用這種方式你看一下你的錯誤有多少是不穩定的產出導致用模板好處就是穩定很多模板生成後補細節就可以了你這樣與門外漢用法沒區別的 都是想no code生出好的身為工程師當然是用最適合工程師的方式ai是同樣的問題都會有不同產出結果 給它限制那心智負擔不亞於你親自寫當然上班工作我甚至模板應該也都不去用 反正vim的打很快 也不怕被人偷走工具

話說我花了大概一小時問答就做完原PO的氣象api用熟悉的工具是會再快一點主要還是卡cwaRes但是貼給AI整馬上就好了 卡vscode設定跟cwa申請token跟測試實際上可能手速快一點真的只要30~45分鐘就是

正常來講把API spec 直接丟給ai，要出錯的機會不大，感覺是spec 轉換成prompt 不夠詳細，才導致要一直調整，滿好奇大大的prompt 大概多少token

考題不是API spec，考題只有API的名字而已應該不是要去複製貼上每個頁面的API text給copilot吧……幾個token我沒數 但是基本上類似自然語言直接貼網址Copilot不能讀 直接貼Swagger YAML太大應該不是吧……？

互動35次，28000token 0.28usd我只有問她問題讓他給建議流程該怎麼做然後限定技術，讓他給原型框架然後去註冊拿TOKEN

你們都直接打GPT API的？O_O 我是打Copilot ChatGithub Copilot, ofc

我是用chatgpt拉但是最近sideproject也用github copilot效果也是挺不錯，我覺得描寫得夠清楚有從無到有的開發經驗，特別是妳規劃架構經驗夠多不管是mono還是micro用起來真的是滿爽的

歐直接貼response json……沒想到這個 orz架構給AI後生code是真的很快 問題永遠是debug

我是讓他統計我從問問題到解決花了多少token 根用api的話多少錢這樣~~

推這例子舉得不錯XD

我看起來像是你不會下prompt跟用錯AI了 不然你把prompt貼出來 還有你是用哪一款model？ 寫個API基本上小事兒主要是你只有給API名字？參數有給嗎？回傳格式長怎樣有給嗎？還是啥都沒有那AI當然無中生有啊只要把API輸入輸出格式講清楚 然後資料拿到後要做什麼事目前最先進的那幾款做起來應該都沒啥大問題啊

我要是都知道API輸入輸出格式了我為什麼還需要AI生code？話說看到你的ID讓我想到這篇 #1Ld9dDhB (Soft_Job)我都打開API文件 找到需要的endpoint 確認好input/output那我直接寫code就好了 為什麼要寫prompt（歪頭）model是GPT-4.1(GitHub Copilot) prompt會直接爆雷面試題目不能貼

難怪你會用成這樣 XD 你這觀念就不對啊 AI是工具人不是通靈師耶 輸入輸出當然要跟他講不然誰知道你在說啥 就好像老闆交待下來要做個網站 你總得知道是哪一類型的網站吧？是公司官網還是討論區還是部落格還是內部系統？老闆說你就做個網站我什麼都跟你講那請你幹麻你會不會傻眼 XDDDDD你不跟AI說API格式 就說幫我生個memberLogin API 他當然自由發揮啊 他怎知道你是要用email還電話還是身分證當帳號出來的不合你意很正常 就像你網站通靈做了個官網給老闆 老闆生氣說 我要的是一個後台你做官網給我幹麻你如果啥都不知道 最好先跟AI諮詢清楚 先用問的確定一些作法 然後再請AI整理好細節再開始生code 然後程式建議還是用Claude 4和Gemini Pro 2.5 比GPT好一些如果你堅持不要自己想的話就這樣分階段完成 那如果你只是要one shot就完成 那夢裡才有 你就算花百萬請個資深工程師你也絕對沒辦法給他幾句話 他就生出完美無缺的系統給你所有的東西都是要持續溝通持續修改的

你講的這種AI用法根本不能取代誰啊 就工具而已 那你和我不就一樣看法回想一下這串是在吹AI能怎樣這種用法我也不太寫prompt 除了buck input以外auto complete順手的多*bulk

最快的DEBUG就是複製貼上按建置,有錯就直接BUG出來了

如果面試要求你不能自己手寫，那我覺得是這家公司太幻想了

取代速度慢的阿 你API參數給好讓AI實作 跟你親自實作 誰快本來就是工具 所有人都是工具 老闆請高階工程師不也是工具難不成老闆花錢請工程師 直接命令 幫我賺錢 工程師就會自動開始發想創業點子開始幫老闆創業嗎？工程師是來取代老闆的啊？AI的重點就是加速 提升效率 歷史上當一個行業出現可以加速生產效率的工具時 人力需求就會產生變化 懂嗎

很多老人排斥用llm幫忙寫code就是懶得寫prompt 跟文件，但是如果文件都有好好做的話，用llm生code會快不少

行 懂

說真的之前請ai寫俄羅斯方塊遊戲,寫好直接切進去看邏輯看懂還須要花一天以上時間嗎?不到一下午就摸透了現在公司面試要用手寫我反而覺得zzz,下個提示詞不就出來

俄羅斯方塊這種網路上就一堆了 甚至還有shell實現的資料充足情況下本來就可以寫個大概快產不了好東西 不管是人還是ai 費腦力費算力都是成本 只是成本誰付而已

網路一堆奇葩寫法大家都知道，ai寫的還比較容易理解

換言之就是不能處理複雜需求

下prompt本質上跟描述需求給其他人的情況，是高度正相關，這個面試想測試候選人有沒有辦法用工具加速產出，以及溝通能力，很有趣

扯淡摟 ai是順著你的話講和產出 與人情況不同的