这就是 AI 进入职场后最反直觉的地方:AI 没有自动减少工作,它只是先提高了工作密度。 AI 提效是真的,但减负不是自动发生的 讨论这个问题,不能先把 AI 否定掉。 所以,AI 能不能提效不是问题,它当然能。真正的问题是:AI 省下来的时间,最后归谁? 如果这些时间归员工,结果可能是少加班、少重复劳动、少低价值沟通。 Upwork 的一项职场 AI 调查很能说明这个现象:96% 的高管期待 AI 提升生产力,但 77% 使用 AI 的员工认为 AI 增加了自己的工作量。 AI 给了你 5 个标题,你要选哪个;AI 给了你 3 个方案,你要判断哪个能用;AI 写了一段看起来很顺的话,你要确认有没有事实错误;AI 给了一段代码,你要判断有没有隐藏 bug;AI 总结了一次会议 效率红利如果不重新分配,就会自然流向更高的产出要求;只有当组织主动删除低价值工作、压缩不必要协作、保护人的恢复时间,AI 才可能从提效工具变成减负工具。 AI 提效之后,人有没有喘息空间?
当人工智能系统开始影响优先级排序、审批、建议和资源分配时,它就已经不只是一个提效工具了。它开始参与那些会影响收入、风险和客户结果的真实决策。问题也随之变得尖锐起来:出了结果,究竟谁负责?
刘亚丹:投入这么大做 AI Agent ,如何衡量它的投资回报率?除了“提效”,还有哪些更重要的衡量维度? 从 AI 提效的角度看,我们常用的衡量指标无非包括代码产出量、有效代码比例、自动化测试用例数量、UI 比对识别问题数等。 但若要准确衡量 AI 带来的整体提效,比如“效率提升 30%”这样的指标,其实从完整的研发生命周期角度来看是很难量化的。回顾我们项目的推进,大致经历了三个阶段。 第一阶段是“氛围带动期”。 提质提效的指标怎么设?我们当时并未过分强调效率指标,而是聚焦如何“快速把事情做成”。 观众:AI 教练是做什么的?企业大规模 AI 提效涉及用户教育,应如何完成?
filtered_text = filter_sensitive_words(text_to_filter) print(filtered_text) # 输出应该是替换掉敏感词的文本 #腾讯云AI代码助手 # 使用 AI 代码助手的体验令人印象深刻。 无论是查找代码片段、调试问题,还是学习新技术,AI 代码助手都表现出色。它的智能搜索和自动补全功能尤其实用,节省了大量时间。总之,AI 代码助手是开发者的得力帮手。
即梦 AI 快速生图 将对应的 AI 提示词交给即梦 AI,选择相应的模型和宽高比,进行提交。 快速传送门:即梦AI传送门 即梦 AI 首页 -> 创作 -> AI 影片 提示词示例 主提示词:品牌级中秋节海报,红色丝绒质感背景,金色祥云环绕,一轮饱满的圆月高悬夜空,月光呈现柔和的琥珀色光晕 使用示例:豆包 流程速览: 准备一张参考图(最好清晰、文字可辨) 用“反推模板”让 AI 做画面拆解 让 AI 输出最终可用的中文提示词(包含文字/Logo 位置信息) 把提示词复制到即梦 AI 生图 反向推导提示词 将图片和提示词模板一同交给生图 AI(此处用豆包),拿到“可直接生图”的中文提示词后,再复制到即梦 AI 进行生成。 即梦 AI 快速生图 将最终 AI 绘画提示词复制,放在即梦AI中进行生成 提示词示例 超写实3D渲染,中秋主题场景近景特写:画面中心是一枚精致雕花月饼,呈圆形,饼皮金黄棕色调带光泽,表面浮雕“中秋”二字
如:“你的项目,有使用 AI 方面的能力进行提效吗?” 解封下码农的双手! 我能哪些方面使用 Ai 提效呢? 在互联网程,序员工程开发方面,关于 Ai 提效最为常见的,也是市面上使用最多的,就是各类的 Ai 编码软件。 不过这些都是固定的软件,他们并没有深度结合到业务场景中,从整个研发的生命周期看,还有非常多的节点可以被 Ai 提效。 都可以深入自身的业务,运用 Ai 开发进行提效。 所以,结合这样的场景,小傅哥在带着大家的实战项目,也逐步的引出关于 Ai 在应用项目上的提效处理。今天分享的一个场景就是基于 Ai MCP 分析系统的 ELK 日志。
流程提效 工具提效 质量提效 工程提效 image.png 运维提效 大家好,我是史丹利「Stanley」,今天聊聊运维提效。 最近CTO在梳理公司提效方案,老板希望我能多提点建议看法。 回到提效这处话题,我的理解提效有几个维度: 流程提效 工具提效 质量提效 工程提效 流程提效 image.png 最短路径 流程是双刃剑,大家都知道。 但流程提效,正确的角色是辅助,不应该是ADC。咱们诺亚前面遇到了很多问题,迫于压力,只能把流程提效和工具提效的角色互换,通过抑制需求,解决故障多的问题。在当时的场景下,是必然也是最优解,这毫无疑问。 工具提效 image.png imag2 工具提效,在传统公司越来越被重视,但重视度有待商榷。真正伟大的公司在技术和文化的投入是很舍得花钱花时间。 工具提效讲究两点:做的人要懂,更要执着。 质量提效 质量管理不在我们的管理范畴,我们不做过多讨论,问题大家都看的到,不做无意义讨论 工程提效 image.png 闭环 工程提效很关键,是所有事情的源头。
结构化是 AI 提效的地基 最近看到 腾讯云技术社区 的 张思宇 写了一篇文章,讲他怎么让一个 Skill 自己迭代、自己评测、自己回滚,19 轮跑下来零翻车。原文链接放在文章结尾。 结构化的评测加上 AI 的循环迭代,能够触达人天然够不到的边界。不是 AI 更聪明,是它能不知疲倦地跑更多的路径。 4 飞轮怎么转 到这里飞轮的轮廓就出来了。 结构化一旦发生,AI 就能在框架内高效运转,产出又反过来强化结构化。 这个飞轮的起点不是 AI,是工程方法。 与其问 AI 能帮我做什么,不如问我的工程基础设施能让 AI 在上面跑多快。 轨道修得好,火车自然快。 要点总结 软件开发中大量『说不清、靠手感』的工作都有结构化的空间,第一步是定义『什么算好』 结构化是 AI 高效运转的前提——目标可测量、结果可判定,AI 才能真正自主迭代 飞轮:结构化让 AI 提效,
¹https://www.gartner.com/en/articles/beyond-chatgpt-the-future-of-generative-ai-for-enterprises- 芯片设计 ¹https://www.gartner.com/en/articles/beyond-chatgpt-the-future-of-generative-ai-for-enterprises- 市场营销 ²https://emeritus.org/blog/ai-and-ml-chatgpt-use-cases/- 媒体:chatgpt可以帮助媒体创作者提高内容的质量和创新性,通过生成文章、摘要、评论、 ²https://emeritus.org/blog/ai-and-ml-chatgpt-use-cases/参考资料:(1) Generative AI Use Cases for Industries /quantumblack/our-insights/generative-ai-is-here-how-tools-like-chatgpt-could-change-your-business.
回顾 2023 年,可以明显地看到生成式 AI 带给软件工程带来的新思考,每个组织也在探索结合生成式 AI 的可能性。 另外,由于 AI 能力的限制,我们不再执着于 AI Agent 的设计。 于是,AutoDev 转为辅助作为一个 AI 编码工具,提供全面的 AI 辅助能力。 AutoDev 还提供了强大的定制能力:接入自定义 AI 模型、自定义 Action、 自定义规范、团队 AI 等功能。 即在分析写作过程,在不同阶段为用户提供无缝的 AI 原生 UI 交互体验,可以通过工具栏、快捷键等五种方式触发 AI 能力。
C++提效网站 大家好,我是光城,统一回复:C++那些事网站服务器到期,暂时关闭,大家直接阅读github或公众号内容即可。
但几个月之后,就因为AI没法处理那些复杂的客户问题,开始又返聘了好一部分被裁的员工,被“回旋镖”伤到了自己。近期也看到国内不少科技公司以“AI提效”为理由开始大幅地所谓“优化”员工。 一方面未来AI原生的工作模式远没有稳定下来,随时都在改变,今天暂时安全,明天就可能因为一时跟不上步调而被“优化”掉;另一方面,会用AI不代表真正创造性的劳动,AI将来是整个社会的基础设施,就像今天的水和电 、互联网,在时代的推动下将来会用AI的人必定很多,能用AI来生成内容并评判、修订结果,这不过是将来AI原生企业里最基础、操作性的工作,而非核心岗位,熟练使用AI的外包人员都可以做。 ② 从今天开始,就在组织内大力地营造AI时代变革的危机感,和同舟共济的使命感,传达到每一个人,然后 ③ 通过投资于内部培训、转岗轮岗机制、④ AI技能认证等方式,帮助员工从一个“执行者”转变为“AI协作者 最后,说句不好听的话,那些业绩不错但却着急因为AI提效而大幅裁员的企业,不过是短期利益驱动,希望通过更快地降本来拿到一波红利,而不是着眼于长远。
前不久经历了一次 Mac 换机,从 m1 换机到了 m2,一些提效工具的迁移这里做一个记录。
AI 帮忙查库但只读。剩下那些新特性,放在文末当参考就行。先说 Git worktrees。最常见的现场是这样。功能写到一半,线上突然报错要救火。 最后说 AI 加数据库。很多后端排查其实就两步。看日志。查数据。真正浪费时间的是工具切换。IDEA 看代码,另一个工具查库,再回 IDEA 验证,再去浏览器确认接口。来回跳久了,人会烦。 让 AI 帮忙把 SQL 写出来,再由人执行,只读优先。它省的是手敲 SQL 和查字段含义的时间,不该拿来替人做数据修改。只要涉及更新语句,先停一下。生产库更别碰自动化修改。为什么这三件事排在前面。 AI 查库属于锦上添花,做得好能省时间,做不好会带来边界问题,所以只读起步最稳。信息来源放这里,免得正文像说明书。
先简单介绍一下『卡帕西』这位大佬:斯坦福 AI 博士,师从李飞飞;OpenAI 创始成员之一;后来去特斯拉当了 AI 总监,负责自动驾驶的视觉系统。 2024 年离开特斯拉后,他创办了 Eureka Labs,专注用 AI 做教育。 不夸张地说,他可能是全球最懂 AI、又最能写代码的人之一。 所以 AI 编程带来的核心变化不是加速,而是扩展。 我觉得这个观察太准了! 之前很多人问我:AI 编程能提效多少倍? 其实这个问题本身就问错了。 所以程序员的基本功还是很重要的,至少你得能判断这个 Bug 值不值得让 AI 花半小时去磕,怎么通过指引 AI 让它更快更省地解决问题。 编程变得更有趣了? 但问题是,在你等待的这几个月里,已经有人用 AI 做出了以前做不到的东西,拉开了差距。 所以对于我们程序员来说,一方面必须要利用 AI 提升开发效率和优化工作流程。
DOE实验设计是一种安排实验和分析测试数据的数理统计方法。DOE测试设计主要是合理安排测试,以较小的测试规模、较短的测试周期、较低的测试成本获得理想的测试结果和科学的结论。
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接下来,本文将分享一些使用WeTest进行测试提效的小经验,希望能帮到大家。
如图,这是一个v-for渲染的列表(只是目前这个版块才刚开始做,目前只有一个),圆圈内的就是一个组件,也就是要v-for动态组件 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CgstVJ6d-1665390342414)(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/018edf494b164a3b806e550acf4879d8~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:4536:0:0:0.image)
没更新文章的这些天一直在写hades项目(Java轻量级规则引擎),这两天发布了个新的版本v1.0.4。