以后编程可能真的就是跟开车一样的技能了

48 天前
 moudy
今天刷到一个搞电影的 up 介绍电影色觉缩略图 https://www.bilibili.com/video/BV12rWzzcETt
从每个镜头抽出一帧提取色号,制作一条色线。如此将一整部电影的色觉风格压缩成一张图片。以此来研究色彩表现风格。

很明显能看出来 up 对编程并没有啥了解,一开始还用视频软件生成镜头合集,再用 photoshop 制作色线。

然后他就求助 deepseek ,让 ai 给写程序,让 ai 给调程序,让 ai 给加功能。最终搞出一个他需要的自动生成色觉缩略图的 python 程序。

从这个例子就能看出,以后编程将是一种普通人都能驾驭的技能。真正有价值的还是使用者理解具体行业的需求。至于实际编程时怎么写程序,测试,调错,都是可以找 ai 代劳的。

这就如同当初刚有汽车时,司机是个高端职业,要学一堆理论,不但要会操作机械还要会修车等硬核内容。但是现在的车,就是上去按个按钮,给油就走。甚至很多路程都开始放手给智驾去开,自己监控一下结果就可以。对汽车理解深刻,技能扎实的专业人士可以走汽车研发,维修,赛车等路线。而普通人根本不用关系这些细节,他们连手动档离合都不用懂,而且以后怕是智驾开的里程要远多于人工里程了。

以此对比现在 ai 给普通人拓展出来的能力,以后的计算机编程也会是一样的节奏。
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42 条回复
moudy
48 天前
@wowawesome 我妈给娃拍照,然后自己找网上 ai 把背景修了,眯着的眼睛给改睁开,然后生成相册和动图,顺手还发到 pdd 上定制了个带娃头像的靠枕。要是她还上班,每月出财务报表时我真信她会找 agent ai 帮她弄。
moudy
48 天前
@jkc626 同意你指出的问题。需求是一个非常不好拿捏的东西。我不否认这个 up 写的东西就是个多少自娱自乐的程序。拿到 github 上会被提各种问题(支持更多格式,hdr mapping ,更合理的识别镜头转场等等),甚至就他想做的色彩缩略图,熟悉信号处理的哥们怕是觉得他的算法太儿戏,要整傅里叶变换或余弦变换然后抹除高频来提取等等。

另外日常观察,普通人确实理解不了逻辑跑起来六亲不认的现实。比如典型的电车撞了不能开门,就会有人要求识别到撞击车门要自动打开。完全不考虑二次撞击或撞击误识别的后果。但是 AI 是有可能识别的这些情况而反过来要求用户 refine requirement 。很多软件公司在接到开发项目后,做需求提取与分析也无外乎那些方法,都是 AI 可以直接运用的。

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