2024全面拥抱AI

从去年年初大模型开始火了之后，最开始注册账号体验了下，后面就没有太用了，感觉没有诉求似的，老板们也在念叨，自己思维上一直在想如何让公司的业务和AI结合，结果想破脑袋也没有找个结合点，包括公司去年的一号项目最后也很鸡肋，我们在负责的业务探索了一个让AI帮助实现将语音输入的内容去口语化，以此降低语音输入后内容的编辑率，可能这个场景也不是很刚需，也可能prompt写的不够好，到了先上后使用了AI去口语化的编辑率更高了，一头雾水。 转眼来的了24年，公司产研线的口号就是全面拥抱AI，为此投入很多资金给采购各种AI工具。最开始听别人说AI可以写代码的时候自己觉得完全没必要，后面又有人在写文档的时候自己也觉得还是没必要，自己的思路最有价值，内心间隐约有些排斥。直到发生的了几件事了，自己才意识到之前是自己不会用而已。

1、AI写代码

今年华为HarmonyOS要全面推开了，公司也要做纯鸿蒙适配，自己负责的IM模块也算是个大头，当时IM里面使用了一个三方开源的长连接库，是C++写的跨Android、iOS、Mac、Windows。最开始估时的时候自己想着把这个库拿过来直接编译成鸿蒙的就行了，预估了各种可能的编译器适配排了九天的工作量，等开始适配时发现掉坑里了。除了跨平台编译还有很多接口要重新适配开发，Android用的Jni实现Java和C++交互，鸿蒙基于Node API来做TS与C++交互，JNI和NAPI的接口完全不同。写过这些的人都知道，很多都是模板代码，要调用一个方法，先找到这个方法，在创建系统提供的Java或者TS的对象，最后调用。 在VSCode里面写的，不像Android或者鸿蒙IDE，错误提示也不友好，代码提示也不友好，一个方法有几个参数也得查文档，经常还忘了写分号，靠每次编译器给检查特别浪费时间。突然想到之前公司推的VSCode插件，自己想着已经这样了，试试吧，说不准就从坑里出来了。找对应同事安装配置好后，不由得让自己惊叹，真是神器，真香：

一下感觉自己从CV（复制-粘贴）变成了tab工程师，大段的代码一下就给生成出来了，只需要按下tab键，而且命中率贼高。

2、AI阅读代码

接入了VSCode插件后发现不仅写代码效率提高了，它还可以帮忙阅读理解代码，一些三方库，很快就帮助我们提取出核心逻辑了。

3、AI写PPT

有一天在群里和小伙伴聊，小伙伴吐槽太忙了，还有个PPT要写，自己带点抖机灵似的说让AI写吧，想起前段时间公司推广的WPS，就让小伙伴把主题发出来，自己生成与一下试试，结果又让我大吃一惊，本来要求的二十页，选择长文本直接给出了三十页的，而且有理有据，当时主题是学生参与开源，AI从参与开源的意义、方法、挑战、成功案例、未来展望的角度展开论述，基本上无删改就可以直接使用。

4、AI读文档

AI改变了获取知识的方式，以前大部分都是搜索引擎，现在直接用聊天方式问AI，但是遇到一些行业知识可能AI并不是很了解，或者想针对特定的内容进行提问式阅读，这个时候可以把文档链接贴进去，AI很快读完并提取出摘要，这样我们可以针对这篇文档进行提问。 目前使用到的月之暗面支持20万字的文档（200万字的开放申请了），gemini提供了70万字的支持。下面是我使用gemini阅读RFC 6716文档的示例：

有了这个工具对我们读文献，读专业文档都有帮助，甚至我们可以用来读小说。

5、AI转换代码

在我们IM业务的鸿蒙化过程中，很多逻辑是可以直接服用android逻辑的，如果从零到一开始写还是要花费不少精力的。鸿蒙虽然是基于ArkTS，但是是TS的超集，目前虽然市面上没有ArkTS的AI，但是可以先转换成TS再略做修改来提效。 比如我用这个prompt：“你是我的编程助手，将我输入的java代码转换为ts代码”将GPT设置成助手模式，有需要转换的我直接输入Java代码即可。

6、AI解答问题

平时一些有疑惑的知识点，可以直接输入提问，有不满意的可以继续让它换方案，整体感觉会比搜索引擎高效很多。 最近在刷思否segmentfault是发现已经问题下面有AI Bot的答案来参考：

还有些人为了刷声望，把其他地方AI生成的答案贴过来，答非所问，算是应用AI的一个反例了。

7、AI 2C市场尝试

最近结合GPT和自己为数不多的前端知识搞了一个微信小程序“梦境探索家”，用来解梦，这个prompt感觉相当满意：

8、总结

文章中介绍了一些自己使用AI提效的方式，当然可能还有更有效或者更多的场景，现在自己转变思路，先让AI武装自己，挖掘给自己提效的场景，再去结合业务寻找落地点。 现在感觉从写代码到写文档，AI已经融入了生活工作的各个习惯和细节，让AI先助力自己提效，释放精力去做更有意义和价值的事情。