但知道什么样的代码是好的对的，这就是最难的事情。没有深入的研究和很多的经验，是无法知道的。是的 AI 现在成了码农，我成了 VP。但一个不懂计算机科学的 VP 领导着一群写面条代码的码农，能做出什么好东西？呵呵，我看着一个个的公司里存在的类似现象，就明白了。不知道手下的人在做什么，不知道谁说的是对的，不知道下一步该做什么。有多少 VP 是在瞎蒙乱撞，坑蒙拐骗，我都是清楚的。
所以有了 AI 还是没用，因为你没有能力驾驭它。你没有资格做 VP。
因为世界上绝大部分的代码都是平庸的面条代码程序员写的，训练数据都是那样，所以 AI 几乎没法写出“王垠级别”代码，也是意料之中的。我发现把我写好的代码给 AI，它确实能进行一些有用的分析和改进，但完全从头开始写的话，AI 真是寸步难行。几乎每一个小的函数都需要我反反复复多次的纠正，才能达到我期望的简单和可理解程度。
我的计算机科学班里的代码，全都是极其精辟的代码，跟普通公司的代码有着天壤之别。所以上我的课的同学，是没什么希望使用 AI 来完成练习的。因为数据量太少，没有训练数据啊，所以 AI 恐怕永远也无法达到这种精辟程度。当然毕业之后，同学们的水平都远超 AI，也远超作为 AI 训练数据来源的那些平庸程序员。
现在网络上真是太多误导了，说 AI（LLM） 编程太厉害，一行代码没写完成了项目之类。根据我之前用 ChatGPT，Claude，Copilot，最近用 Cursor 的大量实际经验，不懂编程的人想要用 AI 作出成功的项目，几乎是妄想。
会编程，但不懂真正的计算机科学，不懂如何写出极其简单，逻辑精密的程序的人，想要靠 AI 写出“王垠级别”的代码，当然也是妄想。
Cursor 这个月给我生成了 6 万多行代码，猜我接受了多少行？不到 5000 行。经常走偏方向，大量重复同样的逻辑而不懂合理抽象，甚至把我经过反复手动调整本来正确的部分改错，把我给它纠正过的地方又改错，写一大堆复杂的测试把自己套进去，最后无法明白为什么测试“不通过”……
几天前创建的一个新项目，耗费我 20 多个小时的“口舌”，最后生成 2 万多行代码，复杂到无法修补，我不得不决定完全推翻重来，它居然还在欢呼“成功了！” 并列出一项项的“成果”，对完全没道理的基本错误视而不见。一遍遍地给它指出问题没解决，然后它一次次的回答“哦，我知道了！”，“这次我找到问题的根源了！”结果全是画饼…… 因为实在没法改对了，只能自欺欺人吧？
你说目标不要定太高太快了，要有策略。我们一点点的从最基本的小函数开始写，一步步的进行，它就能做对吗？我发现它连小块的代码也不一定写的好。有些几行的小函数都要我纠正多次，它才能改对。然后说不定将来什么时候它又把它们改错了，所以你得盯着它，你得懂什么代码看起来是对的。
但知道什么样的代码是好的对的，这就是最难的事情。没有深入的研究和很多的经验，是无法知道的。是的 AI 现在成了码农，我成了 VP。但一个不懂计算机科学的 VP 领导着一群写面条代码的码农，能做出什么好东西？呵呵，我看着一个个的公司里存在的类似现象，就明白了。不知道手下的人在做什么，不知道谁说的是对的，不知道下一步该做什么。有多少 VP 是在瞎蒙乱撞，坑蒙拐骗，我都是清楚的。
所以有了 AI 还是没用，因为你没有能力驾驭它。你没有资格做 VP。
因为世界上绝大部分的代码都是平庸的面条代码程序员写的，训练数据都是那样，所以 AI 几乎没法写出“王垠级别”代码，也是意料之中的。我发现把我写好的代码给 AI，它确实能进行一些有用的分析和改进，但完全从头开始写的话，AI 真是寸步难行。几乎每一个小的函数都需要我反反复复多次的纠正，才能达到我期望的简单和可理解程度。
我的计算机科学班里的代码，全都是极其精辟的代码，跟普通公司的代码有着天壤之别。所以上我的课的同学，是没什么希望使用 AI 来完成练习的。因为数据量太少，没有训练数据啊，所以 AI 恐怕永远也无法达到这种精辟程度。当然毕业之后，同学们的水平都远超 AI，也远超作为 AI 训练数据来源的那些平庸程序员。
这就是为什么我的课程叫做“计算机科学”，而不是“编程”。计算机科学家和程序员/软件工程师是有巨大差别的。AI 也许能取代普通程序员，却永远无法取代计算机科学家。它只能被计算机科学家利用，作为他的工具。
别误会了，我其实觉得 AI 是很好的东西。使用它们的时候，显然我解决问题的速度加快了很多，很多烦人的事情不用我亲自去管了。这就是为什么经历了这么多次失败我仍然继续使用它们。但你必须明白，AI 只是把人的能力翻倍了而已，如果你的能力是 0，无论乘以多少都仍然等于 0。