关于AI助力编程效率的提升
引言
2024年11月25日，我接到了一个端上的开发任务。任务内容不算复杂，正好也是我探索AI在助理研发上能提速多少的好机会。我决定亲自动手，重启了一段时隔5、6年未开启的开发生涯。
开发过程与感悟
经过2周的开发和测试，我基本从0到1完成了整个项目，速度上的提升确实给了我一些惊喜。以下是我在整个过程中的一些感悟：
AI提速的争议与实践
网络上关于AI提速的讨论众说纷纭，有的说完全不需要开发了，有的说提速了70%，也有的说没什么提速。我认为，只有亲自实践，才能真正理解AI的作用。
正确使用AI的重要性
我的结论是：如果能正确使用AI，提速是肯定的，但具体提速多少因人而异。以下是我得出这个结论的原因：
1. 通义灵码沉侵式开发的流畅性
我使用的是通义灵码沉侵式开发，整个互动过程很流畅。如果不是因为个人电脑配置较低，响应速度不够快，开发速度至少还可以提升。
2. 需求清晰的重要性
需求不清晰是实际研发中最大的浪费。例如，我项目中的一个需求是实时采集电脑Windows的日志信息。如果直接丢给AI，那么就会给出一个整个系统的日志信息，内容很多，程序运行很慢，数据发送几乎DUMP掉。通过与AI的互动，我们可以逐步澄清需求，最终确定的需求是：用户需要每隔1个小时采集一次警告和错误日志信息，并把最近1个小时的信息传输给服务器，提供给后台服务器监控。
3. AI与人类思维的相似性
AI和人一样，很容易掉入思维设计的漩涡里。我一直专注在解决AI提供的API功能函数的兼容性上，AI的回答也偏向与这个方向。其实我们都需要换一个思路来解题。这一点需要使用AI的人提前跳出思维局限。
4. AI增幅程序员信心
AI不仅提升了编程效率，更重要的是增幅了程序员的信心。有些我不知道的内容，比如获取真正的MAC地址，可以通过IEEE协议来判断这些，我不知道，AI知道的内容，就像小学生写作文，旁边放了一本字典，不用担心有不会写的字。现在，我可以100%肯定通过AI一定能找到一个适合的方式来实现原本不确定的功能。
编译环境的说明
在与AI共同开发前，先要给AI说明编译环境。例如，我使用的是VS2013，不是VS2008或VS2023，我们使用的是win7 x86环境，不是win10 x64。这些信息提前告诉AI，可以避免后续代码与实际环境不匹配的问题。
AI编程的误区
我发现，AI编程并非一些人所说的“完全不懂开发的都可以编程”。AI伴生编程需要一定的开发知识。例如，我在运行代码时遇到了头文件和库文件的问题，这些都是需要事先了解和解决的。
结论
最后，集成的代码实现和完成了这个功能，共花费了8个小时的时间。如果没有AI的话，在调试和找问题上还会花费更长的时间。如果仅仅是实现这个功能，没有任何障碍的话，可能只需要4个小时。但是因为实际开发者对外部API文档的解读和理解不同，对用户需求逻辑的理解和设计不同，以及对环境和开发语言的熟悉程度不同，AI提速就会不同。
总结
AI的增效和程序员的技能熟练度是同比例增幅的。这就好像大学时玩“魔兽争霸”游戏里的设置，剑圣的“攻击翻倍技能”一样，它是和英雄属性息息相关的，属性值越高，那么增幅就越大，属性值低，那就没什么增幅。大部分程序都会说使用AI提升了效率，但是评价不一。
以上是我对AI助力编程效率提升的一点思考和总结。希望这些经验能对您有所启发。您是否也有使用AI提升编程效率的经验？欢迎分享您的故事和见解。
