@27185 很多传统的程序员技能重要程度都在快速降低，我们甚至都不太需要“初级程序员”了。但另一方面，对于技术和架构方面的品味和判断力，又要求程序员积累大量的实战经验才能培养出来，这看似是一种不可解的矛盾。不过乐观一点想，在 agent 的帮助下，我们做项目的速度大大加快了，那么所谓的经验积累是不是也能得到加速？另外借助 AI 来做基于实战的学习也变得前所未有的高效。所以只要对于软件的诉求在不断增长，相信程序员这个职业仍然能得到很好的发展。
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1. 任何要动手的事情，都可以提醒自己用 AI 试试。要相信 AI 的能力。
2. 生成很便宜，不行就重来，不用执着于“修正”。
3. 小步快跑敏捷迭代，不用执着于形成一份完美的 prompt 发给 agent，大多数任务都是在过程中持续发现和迭代的。
4. Context 意识，大概知道什么时候要新建一个对话，模型犯错时思考它少了什么信息。
5. 代入 agent 视角，如果你仅仅拥有它可以用的信息和工具，你能不能完成这个任务？
5. 不要用过多的人类经验来限制 agent 的能力发挥空间。花更多时间在思考，如何让 agent 的产出能更稳、更快、更安全地合并。
6. 人类能阅读的 token 量是有限的，要充分利用 agent 自行使用 token 去探索、验证、自我闭环，最小化人类需要 review 的 token 量。
7. 智能时代的业务和组织都需要重新思考和设计，才能真正释放 agent 带来的生产力。
<https://mp.weixin.qq.com/s/yhWlwL0UQ8eWYrLQkNyK9g>
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1. 任何要动手的事情，都可以提醒自己用 AI 试试。要相信 AI 的能力。
2. 生成很便宜，不行就重来，不用执着于“修正”。
3. 小步快跑敏捷迭代，不用执着于形成一份完美的 prompt 发给 agent，大多数任务都是在过程中持续发现和迭代的。
4. Context 意识，大概知道什么时候要新建一个对话，模型犯错时思考它少了什么信息。
5. 代入 agent 视角，如果你仅仅拥有它可以用的信息和工具，你能不能完成这个任务？
5. 不要用过多的人类经验来限制 agent 的能力发挥空间。花更多时间在思考，如何让 agent 的产出能更稳、更快、更安全地合并。
6. 人类能阅读的 token 量是有限的，要充分利用 agent 自行使用 token 去探索、验证、自我闭环，最小化人类需要 review 的 token 量。
7. 智能时代的业务和组织都需要重新思考和设计，才能真正释放 agent 带来的生产力。
<https://mp.weixin.qq.com/s/yhWlwL0UQ8eWYrLQkNyK9g>
