作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 13:23:07抱歉，但你這做法有改進空間
如果是做演算法，優先用python 寫
現在主流AI寫python幾乎不可能錯
寫完後叫AI自己生一些測資再畫圖給你看
圖看完沒問題後再叫他改寫成C++
要特別跟他說不要亂猜
不懂的api和算法去看完python原始碼再來改寫
如果有看完原始碼再改寫的
我體感上幾乎不可能出錯
99趴沒問題
剩下一趴你跟他對話也能改到好
再用剛剛的測資對一下bit true
輕鬆解決
要進去看扣嗎？
幾乎不用
※ 引述《isaacting (2312312)》之銘言：
: 我有一個同事就是在弄演算法的
: 他就曾經有一次經驗，就是叫AI去產生一個常見的演算法
: 結果他直接拿來用之後，發覺結果非常的發散。
: 正常來說，應該是要收斂才對，他後來跳進去仔細檢查之後，才發現
: 是其中一個負號變成了正號。
: 他說他的演算法需要跑幾千萬次，所以一個符號的差異，就會讓結果天差地遠
: 你說外行的要怎麼檢查得出來?
: 如果完全不懂演算法，又或是沒有debug的能力
: 這東西就是等著爛掉而已
: 我覺得很多的東西都是類似，如果100%只依靠AI的話，整個爛掉的風險真的是蠻高的
作者: ZielC (Ziel) 2025-10-01 13:44:00
支持你的用法但你們的架點在命題不同，對剛剛的原po來說他重點是可以信賴、能對代碼負責的工程師，你的重點是方法對你來說是足夠的且你驗證過有效的加速工具。但有很~~~多人是不去思考上下文工程只是狂操AI然後測試不看代碼就說AI行/不行你們兩者都不違背自己的主張，但放在一起討論有很多邊緣案例產生畢竟原po省略輸入，強調發現結果不如預期有能力去找代碼發現問題，沒能力的人來搞話就是場災難了
想也知道python會直接呼叫api，這樣對了有用嗎
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 15:46:00Wwww
作者:
NerVGear (Phantom)
2025-10-01 17:52:00一堆人是不是根本不是工程師啊 你寫的哪有AI快==
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 17:54:00應該是反串啦，反正越少人願意用AI對我越有利
作者:
MyNion (Nion Lee)
2025-10-01 18:28:00確實，一堆身負莫名榮譽感的資深工程師越少人願意踏入這個賽局，對已經在這裡面的人就越有利btw，我付費用GPT很久了，但昨天才開始接觸使用Codex哇靠真的是驚為天人啊！覺得相見恨晚（路人感想murmur）
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-01 19:06:0099%沒問題？ 隨便出一題簡單題啦。你去叫AI寫一個圖片生成演算法，輸入任意文字，輸出該以文字的LOGO圖片。那麼簡單的需求AI 也生不出來。再出一題簡單題：輸入兩個台股ETF，輸出成分股交集。這哪個AI現在寫得出來？只會亂給你API網址啦。市面上主流的code evaluation方法，哪個benchmarks，AI能做到 pass@1能到99%？
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 19:13:00樓上難道你覺得工程師就寫得出來沒問題？
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-01 19:15:00一個正常軟體工程師工作時，比你亂唬爛99%可靠多了。歡迎提出來討論啦，什麼樣的狀態，工作內容，題目，AI寫的程式99%沒問題？
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 19:16:00應該是這麼說，GitHub 上找得到的有現成解決方案的，交由AI生成幾乎沒什麼大問題99趴沒問題的，就是前一篇文說的自適應濾波器寫成C++啊
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-01 19:18:00任何AI產品，包含ChatGPT 5.0都只敢寫答案僅供參考，就你這神人超越OpenAI所有人才，敢保證99%沒問題。
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 19:20:00XD沒關係你不要用不勉強
我覺得沒錯 網路上程式碼超多 這些大模型都吃過了哪種數據愈多 的確是愈被容易取代Gemini都可以拿奧數金牌了這些大模型出現後 有數據顯示外包少了30%左右
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 19:40:00還拿過諾貝爾化學獎
這些都轉為公司內部的人做 用AI輔助化學獎那個有點像是化學界alphago 人類努力變成不值一提過去要幾個月到幾週找一個蛋白質結構 AI大幅縮短
作者:
NerVGear (Phantom)
2025-10-01 19:42:00其實我覺得現在問題是使用者下prompt不精準 所以AI會掰出一個錯的東西出來
context engineer是現在重點 大家都知道提供背景給AI它的輸出絕對可以大幅提升加上長期記憶那些弄一弄 絕對幹死一票工程師
資深工程師已經是所謂的工地主任了你真要他跟工人一樣搬磚是搬不贏的這些資深的也是一邊用AI一邊領資深的錢
作者: abc7360393 (八卦山下智久) 2025-10-01 20:45:00
我有點好奇DrTech怎麼那麼有信心自己出的那兩題AI寫不出來的 尤其是第二題怎麼想都覺得很簡單
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 21:46:00他應該反串啦
假設99%沒問題是對的，那為什麼要先寫成python呢這個99%的數值是不是跟可讀性+100%有得比呢
作者:
HybridSC (VisionS)
2025-10-02 01:03:00對很多很新的工具，AI鬼打牆的情況很嚴重，會自創一些不存在的參數或方法
作者:
ma721 (UndeadJ)
2025-10-02 08:51:00Dr提的需求根本搞笑，細節都沒有
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-14 22:22:00第二題怎麼想都覺得簡單，你想了，但試過嗎？ 直接叫ChatGPT 5.0你試試看。就寫一個，輸入兩個台股etf代號，例如0050，0056，輸出交集的成分股代號就好了。這樣夠明確嗎？ChatGPT就是寫不出正確的答案。光是取得成分股，API就給錯了。抓去網頁表格程式碼，還認為台股代碼有三位數的整數，AI確實是笑死人。
https://meee.com.tw/628bqxm就是那麼簡單的需求AI就做不出來啊，過程還各種詭異判斷。正常工程師，誰判斷台股代號，會判斷三位數整數也是台股代號？ ChatGPT 5.0就搞出這種爛程式碼啊。
作者:
kimimaro (再見了 我的天使...)
2025-10-16 22:27:00只要任務分解的夠小，AI生成出來都不會有啥問題，在靠自己組合起來就好，非常輕鬆
他不是反串啦，他就是覺得AI要什麼都會都滿分才叫做厲害，不是的話就是爛就是沒用。
作者: ZielC (Ziel) 2025-10-01 21:44:00
支持你的用法但你們的架點在命題不同，對剛剛的原po來說他重點是可以信賴、能對代碼負責的工程師，你的重點是方法對你來說是足夠的且你驗證過有效的加速工具。但有很~~~多人是不去思考上下文工程只是狂操AI然後測試不看代碼就說AI行/不行你們兩者都不違背自己的主張，但放在一起討論有很多邊緣案例產生畢竟原po省略輸入，強調發現結果不如預期有能力去找代碼發現問題，沒能力的人來搞話就是場災難了
想也知道python會直接呼叫api，這樣對了有用嗎
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-01 23:46:00Wwww
作者:
NerVGear (Phantom)
2025-10-02 01:52:00一堆人是不是根本不是工程師啊 你寫的哪有AI快==
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-02 01:54:00應該是反串啦，反正越少人願意用AI對我越有利
作者:
MyNion (Nion Lee)
2025-10-02 02:28:00確實，一堆身負莫名榮譽感的資深工程師越少人願意踏入這個賽局，對已經在這裡面的人就越有利btw，我付費用GPT很久了，但昨天才開始接觸使用Codex哇靠真的是驚為天人啊！覺得相見恨晚（路人感想murmur）
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-02 03:06:0099%沒問題？ 隨便出一題簡單題啦。你去叫AI寫一個圖片生成演算法，輸入任意文字，輸出該以文字的LOGO圖片。那麼簡單的需求AI 也生不出來。再出一題簡單題：輸入兩個台股ETF，輸出成分股交集。這哪個AI現在寫得出來？只會亂給你API網址啦。市面上主流的code evaluation方法，哪個benchmarks，AI能做到 pass@1能到99%？
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-02 03:13:00樓上難道你覺得工程師就寫得出來沒問題？
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-02 03:15:00一個正常軟體工程師工作時，比你亂唬爛99%可靠多了。歡迎提出來討論啦，什麼樣的狀態，工作內容，題目，AI寫的程式99%沒問題？
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-02 03:16:00應該是這麼說，GitHub 上找得到的有現成解決方案的，交由AI生成幾乎沒什麼大問題99趴沒問題的，就是前一篇文說的自適應濾波器寫成C++啊
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-02 03:18:00任何AI產品，包含ChatGPT 5.0都只敢寫答案僅供參考，就你這神人超越OpenAI所有人才，敢保證99%沒問題。
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-02 03:20:00XD沒關係你不要用不勉強
我覺得沒錯 網路上程式碼超多 這些大模型都吃過了哪種數據愈多 的確是愈被容易取代Gemini都可以拿奧數金牌了這些大模型出現後 有數據顯示外包少了30%左右
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-02 03:40:00還拿過諾貝爾化學獎
這些都轉為公司內部的人做 用AI輔助化學獎那個有點像是化學界alphago 人類努力變成不值一提過去要幾個月到幾週找一個蛋白質結構 AI大幅縮短
作者:
NerVGear (Phantom)
2025-10-02 03:42:00其實我覺得現在問題是使用者下prompt不精準 所以AI會掰出一個錯的東西出來
context engineer是現在重點 大家都知道提供背景給AI它的輸出絕對可以大幅提升加上長期記憶那些弄一弄 絕對幹死一票工程師
資深工程師已經是所謂的工地主任了你真要他跟工人一樣搬磚是搬不贏的這些資深的也是一邊用AI一邊領資深的錢
作者: abc7360393 (八卦山下智久) 2025-10-02 04:45:00
我有點好奇DrTech怎麼那麼有信心自己出的那兩題AI寫不出來的 尤其是第二題怎麼想都覺得很簡單
作者:
yamakazi (大安吳彥祖)
2025-10-02 05:46:00他應該反串啦
假設99%沒問題是對的，那為什麼要先寫成python呢這個99%的數值是不是跟可讀性+100%有得比呢
作者:
HybridSC (VisionS)
2025-10-02 09:03:00對很多很新的工具，AI鬼打牆的情況很嚴重，會自創一些不存在的參數或方法
作者:
ma721 (UndeadJ)
2025-10-02 16:51:00Dr提的需求根本搞笑，細節都沒有
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2025-10-15 06:22:00第二題怎麼想都覺得簡單，你想了，但試過嗎？ 直接叫ChatGPT 5.0你試試看。就寫一個，輸入兩個台股etf代號，例如0050，0056，輸出交集的成分股代號就好了。這樣夠明確嗎？ChatGPT就是寫不出正確的答案。光是取得成分股，API就給錯了。抓去網頁表格程式碼，還認為台股代碼有三位數的整數，AI確實是笑死人。
https://meee.com.tw/628bqxm就是那麼簡單的需求AI就做不出來啊，過程還各種詭異判斷。正常工程師，誰判斷台股代號，會判斷三位數整數也是台股代號？ ChatGPT 5.0就搞出這種爛程式碼啊。
作者:
kimimaro (再見了 我的天使...)
2025-10-17 06:27:00只要任務分解的夠小，AI生成出來都不會有啥問題，在靠自己組合起來就好，非常輕鬆
他不是反串啦，他就是覺得AI要什麼都會都滿分才叫做厲害，不是的話就是爛就是沒用。