颠覆传统初级程序员培训和辅导过程的大模型出现

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颠覆传统初级程序员培训和辅导过程的大模型出现

大规模模型的出现颠覆了初级程序员传统的培训和辅导流程，为技术和经验提供了“平等”的机会。

试想一下，以前初级程序员入职时，师傅通常会给他们一个任务要求，并教给他们一个大概的思路。 然后他们在写代码的过程中接受训练和纠正，根据不同的问题提供不同的解决方案。 初级程序员掌握这些经验。

然而，随着大型模型的出现，这个过程已经完全改变了。 大模型本身拥有广泛的知识，并具有一些基本的推理能力。 它可以通过无数次的实践来学习公司中的各种代码和业务定义。 与大师相比，大模型遇到的场景要多得多。 同时，它还可以根据开发者的需求和目标提供可能的答案。

这个过程就好像我们有一个无所不能的“导师”，他不仅能立即响应我们的需求，还能直接写出可能的代码供我们参考和学习，让我们初级程序员快速掌握编写代码的技巧。 技能。 通过我们自己的学习和调整，我们可以提交远远超出我们个人水平的代码供其他人审查。

所以，聪明如你，我们没有理由不使用大模型来提高我们的研发效率。

目前AIGC自动化编程工具有很多。 流行的工具包括 和 。 面对不同的业务场景，如何选择合适的工具来帮助您提高效率？

优势

缺点

场景

人们

逻辑复杂细致，可以完成比较复杂的开发任务。

写代码效率低下

成本高

复杂的业务逻辑

核心引擎

集成到开发工具中以快速重用/编写类似代码

准确率不高，生成的代码段比较短，逻辑简单

辅助编程、代码复用

可以编写比较复杂的业务代码，尤其是有类似情况的时候

代码-是需要的，错误是否隐藏更深，缺乏创造力？

如果存在相似的场景代码，则会自动生成新的场景代码。

不难发现，人类*适合从事具有挑战性和创新性的架构产品或者新的业务场景的代码开发。 如果其中一些部分可以重复使用或者使用类似的算法，就可以快速提高工作效率。 适合类似场景自动生成代码，稍作修改即可使用。 。

回到国内，国内软件开发领域的大型模式也正在深入实施。 以飞算公司SoFlu软件机器人*近推出的（智能功能）功能为例。 作为飞算SoFlu软件机器人的重要组成部分，（慧函数）支持各类函数的创建。 使用自然语言描述Java函数需求，实时生成高质量、高可读性的Java函数代码。 生成的代码可以直接复制到IDEA中，也可以一键导入到Java全自动开发工具函数库中。 同时，（汇粉）采用编码和大规模机器联合训练的*佳实践，致力于通过AIGF（AI-）赋能软件开发，为中国软件开发者提供全栈、全流程的*佳体验。 - 流程软件开发。 。

具体来说，（Hui函数）有以下五种能力：

● 自然语言：可以通过自然语言生成函数，降低软件开发门槛。

● 二级功能开发：全自动二级功能开发，秒级完成，效率提升千倍。

● 一站式功能开发与应用：功能生成后可直接应用，高效、安全有保证。

● 质量可靠：生成的功能代码符合行业标准，可读性好，与*优解一致。

● 灵活生成：可以根据开发者的具体需求生成，并支持调整和修改。

（智能功能）现已开放免费使用。 点击链接可直接解锁SoFlu软件机器人的更多功能。 关联：

但我们必须承认，以Co-Pilot、Co-Pilot为代表的AI工具虽然可以辅助编程，但并不是万能的。 目前，大型模型生成代码仍面临诸多挑战：

1、准确性问题；

2.无法进行代码审查。

3、测试无法自动化；

4、无法承担责任。

在准确性方面，即使像这样的大型模型也可能会出现错误，而且准确率也只有 90%，因此我们应该尽量简化编写代码的过程，以避免产生完全错误的代码。 当大型模型快速生成代码时，人类可能无法及时进行代码审查，因为机器无法确定*终实现业务逻辑的代码是否正确。 另一方面，如果使用大模型进行代码审查自动化软件开发，你会发现每次都会提出各种改进点，但实际上这些改进点是无关紧要的，无法确定逻辑的正确性。

大型模型在自动化测试用例和自动化测试方面也存在瓶颈。 “”是学术界非常活跃的一个项目。 可以参考康奈尔大学的两篇有趣的文章，《大型语言模型是有限的执行测试者：探索基于LLM的通用错误再现》和《使用大型语言模型进行自适应测试生成》。 虽然这些文章对于工程来说非常重要，但距离完全运用起来还有一定的距离。

当然，自动化编程还有*后一个也是*困难的障碍——责任问题，就像自动驾驶一样。 就算达到L5级，万一出了问题，谁来承担责任？ 例如，在实现该功能后，很多用户提出了一个问题：为什么不直接将SQL执行结果转化为业务部门需要的*终结果呢？ 这不再是一个技术问题，而是一个哲学问题。 无论现在的准确率达到90%，还是假设未来大模型能达到99.9999%的准确率，你敢不敢只用一句话让它自动计算整个公司的工资，自动与银行对接发工资？ 如果出现问题，你认为谁应该负责？ 我们永远不能指望技术能够解决所有业务问题，大型模型也不例外。

目前，我们正处于大型模型自动化编程的早期阶段。 不过，我相信，未来3-5年，自动化辅助编程将成为我们这一代开发者的标准工具。

如果未来几年，你在研发过程中仍然只进行CRUD操作，而不知道如何充分利用大模型来拓展你的经验和业务理解颠覆传统初级程序员培训和辅导过程的大模型出现，那么你很快就会被懂的程序员所忽视如何对大型模型进行编程。 代替。 他们可以将您的经验和业务理解扩展十倍甚至一百倍。 不要等到35岁才发现自己成为了被淘汰的9个人之一。

当然，虽然现在这么说还为时过早，但大型模型在提高编程效率方面的趋势是不可阻挡的。 飞算SoFlu软件机器人作为自动化编程领域的探索者，将不断深化和积累知识，在开发领域不断改善人类与人工智能的关系。 *终，这将使程序员、人工智能和技术开发流程能够更有效地为企业服务。

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