AI工具使用心得

如果可以,想办法用上ChatGPT、Google Genmini这些AI工具。不管是工作还是学习,与国内的几个AI大模型相比,差距真的巨大,这不是崇洋媚外,我相信国内大模型会有赶超的那一天,但现在看来,还没到那个时候,没有特别有依据的实验验证,只是从体感来说,至少提前半年甚至一年以上。 所以,使用相较于国内前沿的工具,无形之中就像是打了信息差,在各方面都会比别人领先一些,可能你和别人是同一个任务,但是,你的效率和产出都会比别人好上很多,而这仅仅是因为工具的不同而已,绝无其他。 AI的发展是极为迅速的,这个都是显而易见的,从2023年,开始有这种对话式的问答交流,获取想要的资讯,或者说让AI帮忙完成一些文本上的修改任务。 那时文言一心还没有上线,自己看到一些网站提供了这种功能,然后180元大洋买断了,结果时不时就网页打不开,好像一段时间,就在换域名。现在想起来,当时这种平台,自己好像也没有用来干嘛,无非就是翻译一篇短文、检查下写的文章的错别字等,后来,文言一心上线了,kimi,豆包等都纷纷出现,然后,注意力就转移了,这个买断的平台就没再去打开过了。 在使用AI的过程中,但印象中,较为深刻的,还是第一次知道和使用 Deepseek ,看到那个思考过程,极为惊艳。在 2025 年年初爆火,后来,只是后来人多了之后,总是因为使用人数太多,服务器资源不足,每次要用一下,经常是没有成功的,这是其一,第二个原因,就是人多了之后,数据被污染得太多了,回答的质量直线下降。然后,转到了豆包AI。 公司的微信文章,也只是根据公开的平台资料,让它按我提供的模板生成,这部分的工作,之前预估是两天的工作量,我半天就搞定了。在我看来,实在是没有什么必要深究一字一句,只要把表达的东西,传达到位,以及不要显得太过于AI味,就可以了,时间更应该花在高价值上的事情。 第一次使用超能模式,就知道这个又升级了,这个超能模式,可以抓取平台,只要你提供账号和密码,完全可以帮你做平台系统的测试,当时我第一次使用,都惊呆了。 后来,我就尝试让它登录公网的平台,让它对每个功能都测试,把暴露的问题,整理成表格给我,我在逐一检查,是否真实有效。 可以说,豆包是我用过的相对满意的一款AI工具了,至少2025年是这样的。可以说,为我的事情,提供了很大的帮助,但是,这一些,都在2026年爆火之后,戛然而止。 现在的问题是,使用超能模式,经常被告知当前功能使用爆火,要等几分钟才行。我是没有那么多耐心的,偶尔一两次才行,多了之后,可能要找替代品了。 恰逢和朋友交流最近基于AI开发的一些事情,说到很多公司都完全是面向AI开发了,大家都称之为“氛围编程”,就是不适应代码交流了,直接就是自然语言,把需求描述清楚,让AI完成项目的代码开发。 而选择的则是Google提供的IDE工具Google Antigravity,中文名是反重力,完全就是一键生成全部的代码,还自行调试,编译,运行,出现问题,还自行修复,就是到你手上的时候,已经成品了。 我想起之前使用 dev0 工具,尝试开发一键发文的工具,就是一篇文章,可以同时发布到不同的平台,比如微信公众号、掘金、博客园等,当时,用起来觉得很一般,以为这个方式还不够成熟,接着,也听说豆包提供的TACE插件,都以为,只是能局部支持,而不是整个项目都全部提供,就在这块上面,没有多去关注。 但是,真正使用起Google Antigravity之后,我心里只觉得,程序员被替代,真的不是痴人说梦。真的,这个时代真的要来了。 真的,完全可以使用自然语言完成整个项目的代码开发,我是不会Java后端开发的,但是,不影响我把之前在 dev0 工具开发的项目,我直接把项目在Google Antigravity打开,然后,让它根据需求,把这个项目重构,重构后的项目,真的是删除很多错误的代码,错误的功能,错误的编程语言选择,比如之前的前端代码里,有.vue文件的,又有.rect,显得不伦不类的,这次就完全重构,完全基于Vue3框架来开发。 接着,Java后端的代码也重构,搭配前端项目一起,把项目的架构都梳理清楚了。然后,项目也运行成功了。 我知道,真的太让我惊叹了。 如果我要创业,完全可以几个人组成小公司,完全基于这个Google Antigravity来开发项目,至于代码泄漏等问题,小公司完全就是利益至上,先赚到钱再说,管你什么核心技术泄漏,让Google去爬取了。 这一点大公司完全是不能做的,就是AI这些走的第三方的服务器,他们肯定是先读取到你项目的全部代码,才能给你提供建议,而这个过程,意味着你项目的全部源码,都被第三方公司获取了,这个就是代码泄漏风险,这也是这个氛围编程,无法那么快推进的原因。 如果你要私有化部署的话,成本是一方面,再者,你成本再高,能比大模型母公司高吗?花的钱越多,意味着功能越强大,如果投入钱搞私有化部署,效果和公网提供的一对比,心里落差极大,这种情况下,真的能坚持使用私有化部署的大模型吗?估计真的忍不了一点。 当前ini 帮我处理一个因为网络代理,导致在 Mac 电脑上使用VSCode 访问Ubuntu系统的工具,一直失败的问题。 然后,各种权限都给它了,就一直执行脚本处理,直到解决了为止。类似就是龙虾这个托管电脑。 可以说,AI工具,用得比较多的是豆包、deekseep、kmini、纳米AI,这些或多或少,都使用过,频次较高,其他的就不提及了。 只能说AI会发展越来越快,我始终相信,国内的AI工具迟早有一天会超过国外,但是,不是现在,现在来看,还是有很大的差距的,所以,我的看法是,如果可以,真的要赶紧用上Google Genmini和 ChatGPT,真的最少要比国内的AI工具,至少超半年以上。 很多编程的问题,让豆包和Deekseep排查的时候,明明提供的是同一份信息,但是得出的结果千差万别,Gmini 直接指出了问题出在哪里,一招就命中要害,但是豆包、deekseep提供的方案还是差的太多太多了。 我的三观真的刷新了,我第一次见到,给出的答案,是如此直接而有效。 正是在使用 Gmini 的这一段时间,我反复喂给它我的全部信息,让它给我诊断,以及提供发展路径,很多东西说的还是很有道理的。而且,少了很多献媚的措词,至少,让我发现了一个快十年来,一直被我忽视的一个特别主要的一个点,这个点就是所有问题的根源,而我一直以来,都没有注意到。 打一点这种信息差和时间差,你会比国内没有用这款AI工具的,远超半年甚至一年以上,效果更高,掌握的信息更为准确,何乐而不为。

2026-04-29 · 1 分钟 · 50 字

AI真的可以取代程序员吗?

说到 AI 是否会取代程序员,我的答案是会,但又不完全会。 在我看来,所谓的取代,其实是要求程序员提升自身能力,向更高层次发展,将比如某个通用函数的封装、代码漏洞检查这类已熟练掌握的工作交给 AI,自己则转变为发布和验收的角色,也就是按照自己的想法下达任务,然后验收任务,形成一个闭环。 AI 在实际应用中确实面临一些问题,以下是我想到的几点: 怎样确保 AI 能完全依照你的想法,实现你想要的效果? 如何判断 AI 生成的内容是否正确? 何时该使用 AI,何时不该用? 就第一个问题而言,未来很可能会演变成面向 AI 编程。你看,现在都已经有 “Prompt 工程师” 这个职位了,他们的职责就是做好与 AI 的沟通工作,思考如何用精准的描述告诉 AI 该做什么。 回顾人与计算器的交互历史,从最初使用 0 和 1 二进制进行沟通,到后来发展出 C/C++/Java 等高级语言,这些都是对 0 和 1 的上层封装。如今与 AI 交互也是同理,只不过现在我们是用现实中的自然语言与它交流。 至于第二个问题,关键在于你自己得懂,也就是说不可能完全依赖 AI 而不学习新知识。不然,你怎么判断 AI 生成的内容是否正确呢? 对于第三个问题,何时使用 AI 就需要进行评估判断了。有些事情看似用 AI 能很快完成,但实际使用时,因输入指令不够具体准确,产出结果可能天差地别,常需多次调整才能满意,自己动手做或许更快,还免得在与 AI 的磨合中浪费时间、徒增郁闷。 除此之外,很多人都提到,既然 AI 能生成一整个项目的代码,那还要程序员干什么呢? 其实,AI 生成的只是项目第一版需求的代码,可项目又不是一锤子买卖,后续还需要不断迭代和更新。这时候该怎么办?全都交给 AI 处理吗? 理论上似乎是可行的,但就我使用 dev0、豆包和阿里云 AI 等工具开发网页的体验来看,效率实在不高。每次修改一点点内容,AI 都要重新生成全部代码,这个过程极其漫长,项目越大,等待的时间就越久。而且,如果输入的指令不够详细具体,得到的结果相差甚远,还得不断调整到满意为止。有这时间,我自己早就把代码改好了。所以在这种情况下,除非你的 prompt 能力特别强,否则真的是对 AI 又爱又恨。不过话说回来,人与人之间沟通都可能出现信息失真,更何况是与机器沟通呢?面对全是 AI 生成的代码,你真的有足够的信心直接部署到生产环境吗? ...

2025-07-16 · 1 分钟 · 138 字

基于Selenium实现的必应企业信息抓取工具

1. 前言 因为近期在做一些行业客户群的数据分析,拿到600多条客户信息,需要对其进行分析。由于所在的是To B行业,所以只能先清理掉个人以及没有明确显示企业相关信息的数据。在此之后,需要基于这些企业名单,仔细分析各企业的情况。这可以通过爱企查的批量功能快速导出各企业的情况,但其要求模板中提供的企业名称必须是全称。 因此,我需要把剩下的500多条企业数据的名称一一补全。一开始是打算使用DeepSeek帮我基于关键词把企业名称补全,但反复验证后发现给的数据基本都是瞎编的。无奈之下,我只能一个一个查,具体操作是通过必应搜索关键词,比如“宁德时代”,然后从搜索结果中找到完整的企业名称“宁德时代新能源科技股份有限公司”复制到表格中。 可是,如果只是几十条数据还好,这500多条数据,我要查到猴年马月了,这人工操作实在太繁琐,而且效率太低了,实在忍不了,就想着怎么把这一整个流程实现自动化。 通过DeepSeek查了下,可以使用Python实现,但我没学过Python,不过编程语言嘛,大同小异,就依葫芦画瓢,把教程走一遍。最开始是打算使用必应搜索API实现的,因为必应搜索API可以免费使用,虽然有额度,但对我来说已经足够。但在开通相关服务时需要用到VISA卡,各种操作实在太麻烦了,只能研究其他方案。结果好几个方案验证都行不通,我都打算放弃了,想老老实实一个个查算了,但昨晚回去又研究了一下,发现Selenium可以实现这个需求。 2. 需求描述 有一个.txt文档用来存放关键词,有一个.xlsx表格用来存放输出的结果,表格格式包含两个表头:关键词、企业名称。 代码读取.txt文档中的关键词,依次通过必应搜索,将结果中来自爱企查的信息补充到表格的企业全称中。 对于来自爱企查的结果,去掉后缀“ - 爱企查”,只保留企业名称内容。 因为来自爱企查的结果通常很精准,所以第一次执行时,得到的相关公司信息基本不会有问题。 如果没有来自爱企查的结果,则可能是关键词信息有误,这种情况下只能默认选择第一个出现的企业名称。待全部匹配输出成功后,再通过人工逐一确认。由于这种情况通常不会很多,所以工作量相对较小。 提供一个变量,可以控制是否要获取来自爱企查的结果。如果设置为“是”,则限制结果必须来自爱企查;否则选择必应搜索第一个出现的企业。 3. 项目地址 GitHub - dstweihao/bing-aiqicha-scraper 4. 项目结构 bing-aiqicha-scraper/ ├── keywords.txt # 输入关键词文件 ├── 企业名称清单.xlsx # 输出文件 └── run.py # 主程序 5. 依赖安装 脚本需在Python 3.6及以上版本运行,检查Python版本: python --version 创建虚拟环境: python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate 安装核心依赖: pip install selenium webdriver-manager pandas openpyxl 其中,各依赖说明如下: 库名称 作用 安装命令 selenium 浏览器自动化控制 pip install selenium webdriver-manager 自动管理浏览器驱动 pip install webdriver-manager pandas 数据处理和Excel导出 pip install pandas openpyxl 增强Excel文件支持 pip install openpyxl 6. 脚本代码 ./bing-aiqicha-scraper/run.py ...

2025-02-22 · 2 分钟 · 254 字