原本这次去的目的主要是和老网友面基，顺便听听分享。听完之后，想到其中一些分享还是一些感悟可以记录下来。

前言

首先作为一个技术人，我听过很多的技术分享和大会，也都是那种非常干货的分享，源码分析、架构场景、技术原理等等，而这次 Meetup 显然不是技术人的盛会而更多的 AI 的一瞥。

分享要点

我记录了下面几点在分享中让我感受很深的部分：

  • 一个 14 岁少年手挫 AI Co-Founder，第一个演讲的就是这个主题，先不说做的怎么样，真切的让我体会到了 AI 就是让编程直接 0 门槛，那么未来你的优势是什么？
  • Cursor Engineer 连线提到，内部 100% Cursor，也就是 Cursor 自举，自己写自己。
  • Cursor 比起直接生成 PPT 不如直接生成 HTML 来得更实在。 这个可以理解，毕竟我相信 PPT 的训练数据远不如代码的训练数据来的更多，而且现场的演讲者的 PPT 就是通过 AI 做的 HTML。
  • 如何描述一个我无法准确描述的内容？ 当我们使用 AI 的时候，很多时候会遇到两个问题，一个是我们就不知道要做出什么样，还有一个就是我不知道我该如何表达。其实很简单，在前面多加一步，先让 AI 先拆解这个问题，让它向你询问并获取信息。
  • AI 如何写脱口秀？ 当 AI 遇到生活化的场景时，往往描述让人觉得很奇怪，因为它是没有感知的，于是写的脱口秀就不好笑。怎么解决呢？我们可以将这样的感知场景和数据给他让他上下文从而的输出更生活化。
  • 如果 Agent 足够强大，人做什么？ 提出好的需求+培养审美+领导力。

我的思考

立刻 Coding？

程序员做产品最容易犯的错误是，有了想法，立刻编码。而到了 AI 时代，编码的试错成本变得很低，就导致这个错误依旧在延续。快速做出 Demo 试错本身没有问题，但是我认为，更好的方式还是在给 AI 之前，先问问自己或问问 AI 你的需求是什么，准备如何去做，可能有哪些问题，而不是直接 Coding 然后再改。因为现在 AI 修改很容易造成屎山代码。

文档记录好帮手

AI 由于现在上下文的关系，很容易忘记项目之前出现过的一些问题和要求，而如果有一个 Project recording 去记录你做的重要更改和需求，那么每次只需要告诉 AI 你可以先查看之前的项目记录，遵守之前的约定和改动，这些记录就能更好的帮助它完成任务。

根据效果重构提示词

如果你不知道如何写，或者写不好提示词，那么请先保存现在的项目情况，然后直接随便写，然后看效果，看完效果不对之后，不是立刻让 AI 修改，有时候可能需要直接先回滚代码，然后重构你的提示词，补充你认为前一次做的不对的地方，然后再看效果，这样会比有时候的直接修改来的更靠谱。

你是喜欢写代码吗？

在没有 AI 之前，你如果问我这个问题，我毫无疑问会说是。我当然是喜欢写代码的。而有了 AI 之后，我发现其实我最终并不是喜欢写代码，而是喜欢创造或利用编程去改变生活，无论是自己的生活还是别人的生活。 编码是我觉得能做出自己想要的东西，现在可以变成了我直接能让 AI 给我想要的东西了。所以或许我们是时候做出改变了。

总结

AI 让我们回到最开始的样子，让我们更专注于用户最终的需求本身，而不是无脑的技术堆砌。