又是一年1024，時光荏苒，轉眼又到了這個特別的日子。坦白說，這篇文章我其實並不太想寫，因為我並沒有透過AI找到普適於程式設計師群體的高效賺錢秘籍。然而，反思過去的工作，我發現利用AI的確讓我在工作中變得更加靈活，也因此有了更多時間去思考其他問題。因此，我希望能夠分享一些我在使用AI過程中的想法和經驗，儘管這些只是我的個人見解，未必適用於每一個人。如果你有不同的觀點，當然可以自由表達你的看法。本文的主要目的是希望我的經驗能夠為大家提供一些參考，助力大家在這個快速變化的時代更好地應對挑戰。
總而言之，基於我目前所使用的各種助手，我確實感受到它們在縮短工作時間方面的顯著作用，同時也顯著提升了我的學習能力和知識面。透過合理利用這些工具，我不僅能夠更加高效地完成任務，還能騰出時間去探索新的領域和深入理解更復雜的概念。
希望大家能夠從我的經驗中汲取靈感，找到適合自己的學習方法，提升自己的工作效率與知識儲備，共同在這個資訊爆炸的時代中不斷進步！
前所未有的變革
從機器學習到自然語言處理，AI的應用正在不斷滲透到各個領域，然而，對於程式設計師而言，影響似乎並沒有那麼顯著。直到大語言模型（LLM）的出現，才真正引發了一場技術革命，以嶄新的視角進入了普羅大眾的視野，包括我自己也深受其影響。
然而，隨著時間的推移，LLM逐漸消失了它的強大威力，似乎已經達到了一個頂端高度。與此同時，智慧體的概念開始引起廣泛關注，我也有幸參與到這一波浪潮中。從最初的無限制階段，在這一階段中，公眾可以自由建立各種智慧體，並參加各類比賽，進行各種耗費資金的探索，試圖尋找真正的切入點。
如今，隨著時間的推移，AI的發展方向逐漸發生了變化，開始更加關注商業化的可能性，例如廣告投放、線索轉化等領域的探索。這種轉變表明，雖然AI技術依然在進步，但其發展步伐顯得相對謹慎，未能再現當初GPT首次引入大眾視野時所帶來的那種強大震撼力。
在我接觸的眾多工具中，我想詳細列舉一些我可以藉助的資源，例如大型語言模型（LLM）、繪圖工具、智慧體等。透過深入學習和有效應用這些AI工具與框架，我可以更好地適應當前的技術趨勢。這些工具不僅能提高我的工作效率，還能最佳化我的工作流程和思維方式，從而實現更大的創造力。
LLM
其實，我最常使用的工具依然是聊天大模型。回想起它剛興起的那段時間，我對其產生了深深的迷戀，這讓我養成了一個習慣：無論遇到什麼問題，第一反應就是去諮詢一下。因此，這種習慣已經根深蒂固，幾乎每次遇到挑戰時，如果不去問一問，我都會感到有些不安。
當然，這裡所指的主要是GPT，而在國內的環境中，我更傾向於使用Kimi。這款工具確實是一個相當不錯的選擇，不僅功能強大，而且在許多應用場景中表現出色。
技術入門
其實，最初我最常使用聊天大模型的目的，是為了詢問各種基礎問題，尤其是關於Python這門開發語言。在我學習Python的過程中，幾乎沒有參考任何影片或文件，這主要是因為我已經具備了Java開發的基礎，因此那些材料對我來說顯得有些冗長和囉嗦。在這個過程中，我經常向GPT提問，藉助它的即時反饋來解決我遇到的問題，這也使得我很快掌握了Python的基本知識。
從最開始的安裝到逐漸深入學習，我發現自己對網路爬蟲的興趣日益增加。爬蟲技術不僅在實際應用中非常有用，而且能夠幫助我獲取各種資料。
但是在學習過程中遇到一些報錯問題，藉助搜尋引擎工具進行輔助是非常重要的。回想起我當初零基礎學習Python的階段，大約用了不到半個月的業餘時間就掌握了一些基礎知識。此外，我還撰寫了一些針對Java開發者的Python進修指南，值得一提的是，我在騰訊雲社群的Python精品學習庫中也分享了一些有價值的資源，希望能夠與更多的學習者交流和分享經驗。
目前，我仍然在使用GPT來學習一些新技術，特別是最近我對機器學習產生了濃厚的興趣。在遇到任何不懂的問題時，GPT的幫助往往比搜尋引擎更為可靠，尤其是在提供具體的生活例項方面。值得注意的是，我認為這對於初學者來說特別有效，因為它能夠以更直觀的方式解釋複雜的概念。
然而，儘管透過GPT獲得了基礎知識，掌握了相關技能後，我仍然認為仔細研究官方文件是至關重要的。畢竟，GPT目前還無法替代系統性學習所需的深度。
程式設計助手
除了上面的學習我經常問一下GPT，工作中的程式碼程式設計是我日常的主要任務。如果條件允許，我一定會嘗試使用GitHub Copilot來提升我的開發效率。不過，作為一個普通的開發者，經濟預算有限，因此在國內我積極尋找實用的程式設計助手。在這方面，我選擇了騰訊雲程式設計助手，它在程式碼自動補全和智慧提示方面表現出色。
除此之外，通義靈碼也值得一提。對於希望提高工作效率的開發者來說，這些工具都是非常推薦的選擇。
由於我目前的角色主要是一個CRUD程式設計師，對這些複雜邏輯的理解和實現有時顯得有些力不從心。為了提高效率，我希望能借助程式設計助手來幫助我生成相應的程式碼，這樣我就可以省去大量的思考時間。完成這些邏輯的實現後，我只需對結果進行簡單的邊界測試，確保其正常工作，就能順利推進我的專案進度了。
文章潤色
作為一名熱愛技術寫作的博主，我每天都會利用業餘時間沉浸在寫作的世界裡，將我所鍾愛的技術主題一一記錄下來，作為筆記儲存於我的寫作平臺中。然而，我最困擾的事情之一便是對自己的語句是否足夠完美感到不安。儘管讀者在閱讀我的文章時，往往會覺得邏輯嚴謹、條理清晰，但實際上，這些文章都是經過精心潤色的。
我的底稿基本上都是完整的，潤色後的內容僅是對原始底稿的提升和最佳化。通常情況下，我的底稿字數約佔潤色後字數的85%，而剩餘的部分則主要依賴GPT的幫助，以便於擴充套件和豐富內容，從而使文章更加流暢易讀。透過這種方式，我不僅保留了原始想法的核心，同時也提升了文字的可讀性。
在這裡，我確實沒有使用專門的寫作工具。如今，許多寫作工具都配備了AI擴寫功能。不過，我更喜歡自己慢慢寫完，然後再進行適當的潤色。如果你也是寫作博主，可能也會利用這種功能。GPT解決了我寫作時的一個難題——句子不通順。
因此，透過持續寫作，我逐漸喜歡上了分享，還結識了許多博主並加入了各種社群。但是，我最喜歡的還是人性化的騰訊雲社群。如果你對此感興趣，歡迎加入創作之星的群聊，我會在那裡等著你。這種體驗是其他技術寫作社群所無法比擬的。
AI提示詞
我確實不願意參與到提示詞的遊戲中，因為我預見到提示詞最終會被模板化和簡單化，就目前而言這無疑會提高人們使用大型語言模型（LLM）的門檻，而這一問題遲早會被大型企業所解決。然而，就目前而言，我們似乎還無法顧及這些潛在的問題。因此，我一直在尋求國內Kimi這樣的提示詞專家的幫助來生成提示詞，因為Kimi的提示詞非常通用，能夠適應多種場景。
但即便如此，我們也需要對提示詞進行調整，以確保它們在不同的智慧體平臺上都能發揮出最佳效果，因為同一個模板在不同平臺上的效果可能會大相徑庭。我們必須考慮到每個平臺的特性和適用性，以確保提示詞的廣泛適用。這正是國內智慧體領域的現狀，而我也只能去適應這種現狀。由於我一直在深入研究和使用智慧體，所以我對這一功能的使用頻率相當高。
奇思幻想
剩下的就是各種其他的問題解決方案啦。這不僅包括利用GPT生成的創意點子，以激發靈感並可能採納某些想法，還包括解決技術問題，比如當我忘記某個伺服器命令的具體寫法時，我會尋求GPT的幫助。相較於傳統的搜尋引擎，GPT提供的答案往往更加精確和易於理解。
此外，當我對某個主題有明確的問題但不確定如何構建大綱或擴充套件思路時，我也會向GPT尋求建議。這些建議可以幫助我確定寫作的方向和結構，之後我便可以根據這些指導思想來撰寫內容。
智慧體
智慧體在今年真是風靡一時，回首年初，能早早接觸到coze，實在是個明智之舉。隨著時間的推移，我陸續發現了更多優秀的智慧體平臺，如元器、千帆AppBuilder和百度文心智慧體等，豐富了我的視野。今年我參加的智慧體比賽更是多達十場之多，收穫的獎項也相當可觀，從iPhone 15、千元JD卡到洛斐鍵盤，真是應有盡有。我對智慧體的熱愛與日俱增，確實讓我感受到這是程式設計師們未來的一條光明出路，至少這是我個人的深切體會。
畢竟，具備編碼能力為我提供了天然的優勢，即便智慧體的應用常常以零程式碼為前提，但如果你懂得程式設計，所能想到的實現方案往往會更具創意和效果。為了不被這一潮流所拋棄，我也抓住了機會，開通了B站的UP主，專門分享智慧體相關知識和小白入門的教程，力求幫助更多人瞭解和掌握這一前沿技術。
為了更深入地講解智慧體的相關知識，我還特意建立了微信群聊和QQ頻道，但這些平臺主要由我個人來維護和運營，因此管理風格相對隨性，群內的交流並不十分頻繁。畢竟，我自身還有很多工作任務需要處理，無法全身心地投入到這些社交平臺的運營中去，這也就是所謂的“有心無力”。
當然，我也積極加入了多個與智慧體相關的內部交流群組，在空閒時會瀏覽其他人的創新思維和見解，以此來拓寬自己的視野和思路，畢竟個人的想法和創意是有限的。而透過不斷學習和實踐智慧體編寫，我能將內心的抽象概念逐步流程化、系統化，這種思維方式不僅提高了我的工作效率，也為我個人節省了大量的時間成本，可以說是一舉兩得。
如果你對人工智慧領域有所興趣，不妨從接觸和嘗試構建簡單的智慧體開始，這是一個非常容易上手且充滿樂趣的過程。
Spring AI
對於許多程式設計師而言，包括我自己在內，都非常好奇智慧體平臺的構建方式。儘管已經對LangChain有所瞭解，但我個人並不傾向於使用Python來構建專案，反而更偏好於Java專案。最近，我發現了一個名為Spring AI的新框架，並親自嘗試搭建了一個專案。透過這個過程，我對智慧體平臺有了更加直觀的認識，發現它其實並沒有想象中那麼複雜。不過，在實際操作過程中還是遇到了不少細節上的挑戰。
如果你對此同樣感興趣，不妨參考一下我關於使用Spring AI構建助手的全過程解析：https://www.cnblogs.com/guoxiaoyu/p/18453559
Spring AI框架確實令人印象深刻，即使作為一個主要處理業務邏輯的程式設計師，提前熟悉Spring生態系統的這一新成員也是大有裨益的。鑑於Spring AI目前仍處於快照版本階段，官方提供的文件資料相對有限，因此能夠提前掌握這項技術，無疑是在未來的職業競爭中佔據了一定的優勢。畢竟，當週圍的人都還在摸索時，你已經能夠熟練運用，這難道不是一種走在他人前面的方式嗎？
平臺工具
原本打算將這部分內容融入上述關於智慧體模組的討論中，但在思考後覺得，這實際上也是一種自我提升的方式——即發現並利用優質的工具。這裡所說的工具，並非指那些簡化程式設計師日常開發任務的小工具，而是一種能夠直接整合到智慧體中並透過API呼叫實現特定功能的服務。例如，最近我偶然發現了一個正處於內測階段的EdgeOne API，它允許使用者透過傳遞引數來生成證書和商品模板。
這一API非常實用，因為它允許開發者直接在智慧體內部編寫程式碼以實現所需的功能，而無需進行傳統的HTTP請求呼叫。這一點尤為重要，因為在大多數智慧體平臺上，由於程式碼節點通常不允許引入除內部依賴之外的第三方庫，因此直接在智慧體內實現功能變得尤為關鍵。
此外，我認為保持對大型科技公司雲產品的關注是非常必要的。我個人習慣在空閒時間瀏覽騰訊雲上的新產品和服務，這不僅僅是因為我擔任騰訊雲伺服器的推廣大使，更因為我深知，如果自己都不瞭解這些產品，又怎能有效地向他人推廣呢？同時，隨著企業上雲趨勢的日益明顯，提前熟悉這些流行的雲產品無疑會對職業發展產生積極的影響。
當然，這樣的學習和探索不可避免地會佔用一些個人的業餘時間，但從長遠來看，這種投入是值得的，它不僅有助於個人技能的提升，也能增強職場競爭力。
畫圖
能夠顯著減少我工作時間的工具還包括繪圖軟體。在這方面，我曾經使用過MidJourney長達一年的時間，尤其是在它最為火熱的時期，我也曾一度成為了它的忠實使用者。然而，由於MidJourney在高峰期的費用較高，加之我的預算有限，最終不得不尋找替代方案。幸運的是，在國內市場上，我發現了一款非常出色的產品——混元元寶，這也是騰訊推出的一款繪圖工具。
我喜歡混元元寶的主要原因在於其獨特的互動方式。它允許使用者透過對話的形式，連續不斷地對生成的圖片進行修改和完善。這種功能在當時的同類產品中並不多見，而混元元寶的這一特點無疑大大提升了創作的靈活性和效率。自從開始使用混元元寶後，我便不再關注其他繪圖工具了，因為這款軟體已經完全滿足了我的需求。
因為我一直致力於撰寫文章，所以在配圖方面，有時使用AI生成的圖片會顯得更加美觀，尤其是用於文章標題的首圖。AI生成圖片的速度非常快，幾乎可以立即獲得所需影像，這樣就不必花費大量時間去尋找合適的圖片了。過去，每當我準備在微信公眾號上釋出一篇文章時，都要耗費不少精力去挑選配圖，不僅要解決圖片的版權和水印問題，即便找到了滿意的圖片，往往也不是高畫質的，這讓人感到非常沮喪。
現在，使用AI生成圖片徹底解決了這些問題。只需簡單輸入描述性的文字，就能迅速得到一張高質量的圖片，既沒有版權困擾，也不用擔心解析度不足的問題。
總結
終於寫完了，雖然我沒有找到所謂的“程式設計師賺錢秘籍”，但透過AI技術的應用，確實為我的工作和生活帶來了諸多便利與改變。無論是提升工作效率、擴充套件知識面，還是激發創意靈感，AI都展現出了其不可小覷的力量。
希望我的經歷和心得能夠給正在探索AI技術的朋友們帶來一些啟示，讓我們共同迎接未來的挑戰，把握住每一次成長的機會。在這個日新月異的時代，只有不斷學習和進步，才能不被時代淘汰。
我是努力的小雨，一名 Java 服務端碼農，潛心研究著 AI 技術的奧秘。我熱愛技術交流與分享，對開源社群充滿熱情。同時也是一位騰訊雲創作之星、阿里雲專家博主、華為云云享專家、掘金優秀作者。
💡 我將不吝分享我在技術道路上的個人探索與經驗，希望能為你的學習與成長帶來一些啟發與幫助。
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