- 主题:我觉得各位马龙真的要考虑下自己的饭碗了
一样的疑问，就描述而言这是专家的利器。
而且那个can总线的例子，只能说做个了架子，能不能运行，有多少bug，严不严重？
没有系统测试，作为专家对这个成果能有多大信心？
【 在 pigtracer 的大作中提到: 】
: 看了一下，你给ai的指示明显是因为你懂这个驱动编程
: 如果你对这个领域知识不了解，如何让ai做对？如果你对这个领域不了解，不能评判它给的答案哪里错了
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不好意思，看帖没那么仔细，但两周时间代码加测试，虽然开源不能要求太高
但在可用性方面还是有些存疑，比如测试用例的广度和深度怎么考虑？
另一个疑问就是例子里面看到的多数是实现细节，最大可能也就是函数的实现，那么在架构
设计方面是怎么完成呢？gpt4能起到什么作用呢？
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 我在例子里说了，整个代码是最终是能跑并且通过测试的。
: 当然，这也一样是和gpt4一起调试一路debug过来的。
: 这是其中的一个比较复杂的debug case的例子。
: ...................
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用gpt代码实现快，但是否高效因人而异吧，比如省出的时间会不会在testing和merging过程中debug的时间又多出来呢？或者说加上gpt来debug，综合才高效？
我理解对于gpt问对问题这个最关键，但会提问本身就是一个很大的挑战，老兄能否提点一二？
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，我说的我朋友做的版本是纯rust的，我这里贴的是我的例子。我这个例子并不是从零写一个实现，而是直接整合开源实现，难度没他那个例子大。但我这个例子一是总共就用了5天左右，二是这个时候我对gpt4还是充满不屑和疑虑的，所以我也没达到最大效率的用法。
: 但你说的问题都不是问题，我朋友的实现是借用了别的成熟项目的testcase的，而且他甚至都发现了别的成熟项目中的testcase的中不符合协议规范的地方。至于架构设计，这个就更不是问题了。谁能跟gpt4比背景知识的丰富程度和经验呢？我另一个请教激光焊接的例子其实已经可以看出一些端倪了，只不过我估计在做的各位也不太懂这个领域所以看不出gpt4的回答，尤其在大方向上是多么的精准罢了。
: 比如我特地问他空压机的选型，这么多种类型他没给我推荐最大路货的活塞式，而是推荐了螺杆式，并且精准的推荐了双螺杆规格。这个就是架构能力的体现。
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嗯，还是需要比较强的提问技巧以及自身的知识储备和逻辑能力。
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 我后面贴了测试的例子，你可以仔细看看。这个bug很隐蔽的，而且是硬件bug非常难调，但还是在gpt4的辅助下搞定了。
: 我是觉得gpt4基本上是极大的提升效率的工具。但你一定要有辨别能力，如果被gpt4拐到坑里那是会浪费时间的。
: 总之，我认为现在开始能否用好ai这个工具，将会是拉开人与人差距的重要因素。就跟搞技术，用百度看csdn的，和用Google看stackoverflow的，一定是两个档次。
: ...................
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