AI 带来的广度扩展以及学习的加成

小时候的上学之旅真的很不顺，每一两年换一次学校，坐两个小时大巴车去上外来农民工子弟学校，不管是换环境带来的阵痛还是痛苦的在大巴上呕吐都是记忆尤深，所以一直都有个关于“自由教育”的种子。

其中有一个学校收到了捐赠的图书，每人每周可以借一本书看，我借的或者分配到的是“海底两万里”，恰好看完后就又搬家了，离开了鹦鹉螺号。

那时候就在想，上学的意义是什么，为什么上学那么难，本地的公立学校为什么不让我们去上学，知识为什么那么难获取，为什么。

好了，回忆到此结束，接下来进入正题。

恰好最近需要接触下 K8S 相关的知识，所以就全程使用大模型对话来学习和实验 K8S。

总共花了两三个小时左右，从一句提问开始，完成了一套小型项目的 K8S 部署方案。

首先是问概念，如果不了解概念，直接去干那就是蛮干了，因为我之前用的都是 docker，所以我会告诉 AI 我知道什么，我的目标是什么。

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通过一些列对话我了解了基本的概念后，开始进入实战。（让我们先画一个圆圈，哎对很好，好了，接下来让我们画一匹马）。

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通过一些列提问，以及借助 Trae AI 编辑器一步步实现了一个包含了前端，后端，数据库的一个中小型项目架构。

项目会通过一个前端接口调用后端 API，然后后端调用 PostgreSQL 查询信息，返回到前端，一个标准的请求流程。

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<div id="content"></div>
<script type="module">
    const res = await fetch('/api/ping').then(res => res.text());
    document.querySelector('#content').innerHTML = res;
</script>

http.HandleFunc("/ping", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 查询PostgreSQL版本
    var version string
    err := db.QueryRow("SELECT version()").Scan(&version)
    if err != nil {
        http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }
    fmt.Fprintf(w, "Database version: %s", version)
})

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用三四个小时去学习并写出一个基于 K8S 的真实项目部署，这在以前是很难想象的，而现在轻而易举的却做到了，这对于一个人的广度拓展来说，实在是太容易了。

以前我想学一个东西，可能要搜索无数次才能总结出来，现在一两次提问就全出来了。

毫无疑问，现在是一个大变革的时代，上一次是移动互联网走进千家万户，这一次是 AI 走进生活，这对于一些基础职业来说纯粹是降维打击。

好处是知识获取更方便了，坏处是更容易被淘汰了，国家目前还没法也不愿意托底，想象下赛博世界，除了顶尖人才以及大集团企业，普通人毫无生存空间，只有小县城婆罗门还能靠人口资源能当人上人。

跟朋友聊天时候讨论说，在有一定知识广度的情况下，以后真就是全是“产品经理”了。

抱歉，写着写着脑子有点乱，实在是找不到未来的出路，有点过于疲倦了。

2025-02-10
最近深度使用 Trae 写了两个项目，从能力上来讲，低级程序员可以说基本被淘汰了。

写了两个项目，用的都是我不熟悉的语言（之前我一般会用 Go 来写后端，因为部署方便体积还小），一个基于 Java 一个基于 Python，在需求描述清楚的情况下，简单的 CRUD 基本全都能自动完成，再细点可以通过指定 API 接口也能达到要求。

从助手角度来讲，目前还存在问题的点在于上下文限制，在项目达到一定规模的时候，无法感知到全局，如果新加一个模块，可能会出现风格不统一的情况，比如接口出现报错时，一般会调用记录日志，然后调用公共的包装方法返回错误信息，但这种一般也可以通过多次提问或者引用文件来达到目的。

然后就是逻辑稍微复杂的地方很容易出现一些不起眼的错误，需要单独再去做 Code Review。

从效率层面来讲，对于简单的项目提效已经不是百分之几而是百分之百以上，即便是复杂的项目，处理一些简单的模块提效起码也在 20% 以上。