GPT 时代,精进编程思维 + 熟练 Prompt 是否是新的编程范式?

GPT时代程序员已经不用写代码了?

真实案例:我用GPT的一天

早上9点,我打开电脑,开始和GPT结对编程

我:帮我写个并发队列
GPT:好的,这是一个线程安全的...
我:等等,要考虑 内存泄漏
GPT:明白,我们加上 智能指针...

到这里,可能有同学要说:"这不就是CV工程师吗?"

慢着!重点在后面!

新时代的编程究竟变在哪?

1. 编程思维的升级

过去:

复制代码
# 关注具体实现
def sort_array(arr):
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(i+1, len(arr)):
            if arr[i] > arr[j]:
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

现在:

复制代码
# 关注问题本质
'''
需求:高性能排序
约束:
1. 内存限制:100MB
2. 响应时间:<100ms
3. 数据特点:大量https://zhida.zhihu.com/search?content_id=696793869&content_type=Answer&match_order=1&q=%E9%87%8D%E5%A4%8D%E5%85%83%E7%B4%A0&zhida_source=entity
'''

2. Prompt工程化思维

菜鸟Prompt:

复制代码
帮我写个登录功能

老司机Prompt:

复制代码
请实现用户登录模块:
- 使用JWT认证
- 密码需要加盐处理
- 考虑防SQL注入
- 需要限制登录频率
- 日志记录关键信息

这是新编程范式吗?

我的答案是:Yes and No

Yes的理由:

  1. 抽象层次提升
  • 从"怎么写代码"到"怎么描述问题"
  • 更接近架构师的思维方式
  • 效率革命
  • 减少重复劳动
  • 快速原型验证
  • 代码review效率提升
  • 知识融合
  • 编程不再是单纯的码代码
  • 更注重业务理解和问题建模

No的理由:

  1. AI不是万能的
  • 复杂业务逻辑还需要人工梳理
  • 性能优化需要深入理解底层
  • 创新性解决方案仍需人类智慧
  • 新的技能要求
  • 代码审查能力更重要了
  • 系统设计能力不可替代
  • 安全意识必须加强

刚才看到一个段子:

"有个初级程序员说他已经完全依赖AI编程了,结果遇到线上bug,GPT连不上,他就只能干瞪眼..."

这不就是那句老话吗:工欲善其事,必先利其器。但别忘了,再好的工具也需要老师傅来使。

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