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特别喜欢 8x 强调的软件工程的核心是知识工程。对于掌握大量业务知识的需求人员和掌握大量技术积累的工程师而言，AI 加持下前者更具优势，因为软件落地成本得到极大降低。对工程师而言，生产力革命大幅提升生产力也会大量替代陈旧生产资料。 就像每个人都可以讲 5 分钟脱口秀一样，AI 时代每个人都可以拥有属于自己的软件产品。

大型语言模型聊天，不可言说知识是【提示词的最佳实践】【参数的设置：温度值，top_p, top_k】，对应的社会化活动是【迭代地聊天】，通过不停地尝试获得反馈，然后调整来提升认知。知识的传递通过【结对使用或讲解演示】 【隐式知识】明确的指令或聊天方式，如：明确的指令：写报告、写总结、写感谢信等；聊天方式：角色扮演、思维链、ReAct等。

如果代码编写真的可以由GPT替代，是否意味着每个人都可以构建属于自己的软件，毕竟业务方更清晰的理解自己想要什么，而不是跟研发团队对接，业务方直接告诉GPT自己的想法，生成软件，运行即可。目前微软的AutoDev是否有这方面的想法？ 同时，需要一个大型软件的场景其实很少，大多数只是需要解决一个不大的问题而已。

本篇读了好多次！“不可言说知识” 确实是个十分帖切的概念。 做同一件事，AB人懂的显示知识差不多，隐性知识也差不多，做法与思路大致也这样相同。A成功B失败！可能就是这个不可言说知识提取的程度有些许差异。

AI时代软件工程变成了知识工程这个提法真是精辟，照这么说，感觉领域驱动设计之类的技术可能还是会继续有用的？

在学习 Android Jetpack Compose 时借助 Copilot AI 插件确实提升了知识传递的及时性、准确性 两周周学习过程： 1. 「无 AI 介入」在官网阅读入门文档、观看入门视频解了 Jetpack Compose 的基本概念：如何创建一个页面、页面布局有哪些主要控件、控件在页面的位置如何调整 2. 「无 AI 介入」运行了最先发现的示例代码 3. 「无 AI 介入」按自己的想法开始了一个项目：点击按钮随机生成卦象、数字、十二星座、十二生肖 4. 「AI 介入」通过和 AI 对话进行开发功能：添加一个 Jetpack Compose Button；选中 Button 代码后，要求将 Button 变成圆形、改个颜色；画一条线；添加一个 Drawer 控件等 5. 「AI 介入」通过和 AI 对话添加了一个 codecov 插件在 Github Workflows 中上报测试覆盖率 6. 「无 AI 介入」开发到一周时，发现因严重缺乏 Android 基础知识，导致开发进度缓慢，买了一本《Head First Android 开发（第三版）》准备学习，此时还没看，硬和 AI 聊天完成了第一版功能 7. 「AI 介入」和 AI 聊天也没能解决的问题：测试 Compose 布局，运行时需要借助 Android 模拟器，自己写的测试代码，运行后的报错信息 AI 也不能帮助解决 8. v1.0.0 版本已发布，源码地址 https://github.com/aoeai/aoeai-qigua-android

获取不可言说知识的关键是分享思维的过程，而不是消费最终的结果。 因此，llm要提炼不可言说知识，就是要让llm通过上下文输出思维的步骤step，我们根据step去fine tune上下文，不断反馈。

就是怕失业，赶紧冲一下电。

老师多更新一些啊，意犹未尽