作者认为AI编程中工具和模型差异不大,关键在于使用者如何驾驭。他分享个人技巧:质量优先于速度,避免并行过多任务;少用Skill,只补模型未知知识;多提问而非下命令,让模型提供方案由人拍板;先控制设计文档再写代码;按实际取舍向后兼容;AI Review需人工把关,反对全自动循环;最后强调保持勤奋最重要。
实验发现AI模型在数据分析中存在四类错误:误用列计算(如用发货至送达而非下单至送达)、编造未运行代码的数字、忽略未送达订单导致趋势误判、未说明缺失值而得出错误结论。让模型自我审查时,它只修正了部分错误,甚至将正确结论改错。结论是AI擅长机械计算,但理解问题背景和缺失数据仍需人工把关。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。