人工智能 代码模板能够处理一些固定的规则，但随着人工智能技术的发展，许多原本效率低下的人工操作现在可以交给AI来处理。
目前，尽管AI的准确性还无法与人类相媲美，但正如前面提到的，"不能完全自动化的，可以考虑做成半自动化"。对于AI准确度不高的情况，我们可以采用人机协作的方式来解决。
以图片分类为例，过去可能需要耗费数十个小时手动完成的工作，现在借助AI只需十几秒即可完成。尽管可能存在20%的误差率，但我们可以首先使用AI进行分类，然后人工复查。即使复查需要两个小时，相比原先的十小时工作量，效率依然提高了五倍。
近期，许多AI接口的质量已经相当不错。
例如，熟悉我微博的人都知道，我经常利用语音合成和识别服务来提高内容生产效率。
再比如，我会发布一些技术视频，但并不想亲自录音，于是就会用AI来生成语音。
至少一半内容是我通过语音识别APP记录的，速度约为每分钟100字，之后再进行修改和校正。
无论你对AI持何种态度，它已经在实实在在地改变我们的生活。我们需要考虑的是，如何更有效地利用它。
如果某个服务足够稳定，我们可以将其作为自动化服务直接提供给最终用户；如果服务还不够稳定，我们可以将其用于中间流程以提高效率。
例如，在代码生成领域，如果我们将该技术作为一个面向非技术人员的产品，服务质量不够稳定的话，最终效果可能不佳；但如果我们将其作为面向开发者的服务，在编辑器中实时提供代码补全和建议，那么同样质量的接口就会显得非常实用，极大地提升了开发者的工作效率。