程序员如何借势AI提高自己：从高效工作到技能升级的全面指南
原创
又是一年1024，时光荏苒，转眼又到了这个特别的日子。坦白说，这篇文章我其实并不太想写，因为我并没有通过AI找到普适于程序员群体的高效赚钱秘籍。然而，反思过去的工作，我发现利用AI的确让我在工作中变得更加灵活，也因此有了更多时间去思考其他问题。因此，我希望能够分享一些我在使用AI过程中的想法和经验，尽管这些只是我的个人见解，未必适用于每一个人。如果你有不同的观点，当然可以自由表达你的看法。本文的主要目的是希望我的经验能够为大家提供一些参考，助力大家在这个快速变化的时代更好地应对挑战。
总而言之，基于我目前所使用的各种助手，我确实感受到它们在缩短工作时间方面的显著作用，同时也显著提升了我的学习能力和知识面。通过合理利用这些工具，我不仅能够更加高效地完成任务，还能腾出时间去探索新的领域和深入理解更复杂的概念。
希望大家能够从我的经验中汲取灵感，找到适合自己的学习方法，提升自己的工作效率与知识储备，共同在这个信息爆炸的时代中不断进步！
前所未有的变革
从机器学习到自然语言处理，AI的应用正在不断渗透到各个领域，然而，对于程序员而言，影响似乎并没有那么显著。直到大语言模型（LLM）的出现，才真正引发了一场技术革命，以崭新的视角进入了普罗大众的视野，包括我自己也深受其影响。
然而，随着时间的推移，LLM逐渐消失了它的强大威力，似乎已经达到了一个顶端高度。与此同时，智能体的概念开始引起广泛关注，我也有幸参与到这一波浪潮中。从最初的无限制阶段，在这一阶段中，公众可以自由创建各种智能体，并参加各类比赛，进行各种耗费资金的探索，试图寻找真正的切入点。
如今，随着时间的推移，AI的发展方向逐渐发生了变化，开始更加关注商业化的可能性，例如广告投放、线索转化等领域的探索。这种转变表明，虽然AI技术依然在进步，但其发展步伐显得相对谨慎，未能再现当初GPT首次引入大众视野时所带来的那种强大震撼力。
在我接触的众多工具中，我想详细列举一些我可以借助的资源，例如大型语言模型（LLM）、绘图工具、智能体等。通过深入学习和有效应用这些AI工具与框架，我可以更好地适应当前的技术趋势。这些工具不仅能提高我的工作效率，还能优化我的工作流程和思维方式，从而实现更大的创造力。
LLM
其实，我最常使用的工具依然是聊天大模型。回想起它刚兴起的那段时间，我对其产生了深深的迷恋，这让我养成了一个习惯：无论遇到什么问题，第一反应就是去咨询一下。因此，这种习惯已经根深蒂固，几乎每次遇到挑战时，如果不去问一问，我都会感到有些不安。
当然，这里所指的主要是GPT，而在国内的环境中，我更倾向于使用Kimi。这款工具确实是一个相当不错的选择，不仅功能强大，而且在许多应用场景中表现出色。
技术入门
其实，最初我最常使用聊天大模型的目的，是为了询问各种基础问题，尤其是关于Python这门开发语言。在我学习Python的过程中，几乎没有参考任何视频或文档，这主要是因为我已经具备了Java开发的基础，因此那些材料对我来说显得有些冗长和啰嗦。在这个过程中，我经常向GPT提问，借助它的即时反馈来解决我遇到的问题，这也使得我很快掌握了Python的基本知识。
从最开始的安装到逐渐深入学习，我发现自己对网络爬虫的兴趣日益增加。爬虫技术不仅在实际应用中非常有用，而且能够帮助我获取各种数据。
但是在学习过程中遇到一些报错问题，借助搜索引擎工具进行辅助是非常重要的。回想起我当初零基础学习Python的阶段，大约用了不到半个月的业余时间就掌握了一些基础知识。此外，我还撰写了一些针对Java开发者的Python进修指南，值得一提的是，我在腾讯云社区的Python精品学习库中也分享了一些有价值的资源，希望能够与更多的学习者交流和分享经验。
目前，我仍然在使用GPT来学习一些新技术，特别是最近我对机器学习产生了浓厚的兴趣。在遇到任何不懂的问题时，GPT的帮助往往比搜索引擎更为可靠，尤其是在提供具体的生活实例方面。值得注意的是，我认为这对于初学者来说特别有效，因为它能够以更直观的方式解释复杂的概念。
然而，尽管通过GPT获得了基础知识，掌握了相关技能后，我仍然认为仔细研究官方文档是至关重要的。毕竟，GPT目前还无法替代系统性学习所需的深度。
编程助手
除了上面的学习我经常问一下GPT，工作中的代码编程是我日常的主要任务。如果条件允许，我一定会尝试使用GitHub Copilot来提升我的开发效率。不过，作为一个普通的开发者，经济预算有限，因此在国内我积极寻找实用的编程助手。在这方面，我选择了腾讯云编程助手，它在代码自动补全和智能提示方面表现出色。
除此之外，通义灵码也值得一提。对于希望提高工作效率的开发者来说，这些工具都是非常推荐的选择。
由于我目前的角色主要是一个CRUD程序员，对这些复杂逻辑的理解和实现有时显得有些力不从心。为了提高效率，我希望能借助编程助手来帮助我生成相应的代码，这样我就可以省去大量的思考时间。完成这些逻辑的实现后，我只需对结果进行简单的边界测试，确保其正常工作，就能顺利推进我的项目进度了。
文章润色
作为一名热爱技术写作的博主，我每天都会利用业余时间沉浸在写作的世界里，将我所钟爱的技术主题一一记录下来，作为笔记保存于我的写作平台中。然而，我最困扰的事情之一便是对自己的语句是否足够完美感到不安。尽管读者在阅读我的文章时，往往会觉得逻辑严谨、条理清晰，但实际上，这些文章都是经过精心润色的。
我的底稿基本上都是完整的，润色后的内容仅是对原始底稿的提升和优化。通常情况下，我的底稿字数约占润色后字数的85%，而剩余的部分则主要依赖GPT的帮助，以便于扩展和丰富内容，从而使文章更加流畅易读。通过这种方式，我不仅保留了原始想法的核心，同时也提升了文字的可读性。
在这里，我确实没有使用专门的写作工具。如今，许多写作工具都配备了AI扩写功能。不过，我更喜欢自己慢慢写完，然后再进行适当的润色。如果你也是写作博主，可能也会利用这种功能。GPT解决了我写作时的一个难题——句子不通顺。
因此，通过持续写作，我逐渐喜欢上了分享，还结识了许多博主并加入了各种社区。但是，我最喜欢的还是人性化的腾讯云社区。如果你对此感兴趣，欢迎加入创作之星的群聊，我会在那里等着你。这种体验是其他技术写作社区所无法比拟的。
AI提示词
我确实不愿意参与到提示词的游戏中，因为我预见到提示词最终会被模板化和简单化，就目前而言这无疑会提高人们使用大型语言模型（LLM）的门槛，而这一问题迟早会被大型企业所解决。然而，就目前而言，我们似乎还无法顾及这些潜在的问题。因此，我一直在寻求国内Kimi这样的提示词专家的帮助来生成提示词，因为Kimi的提示词非常通用，能够适应多种场景。
但即便如此，我们也需要对提示词进行调整，以确保它们在不同的智能体平台上都能发挥出最佳效果，因为同一个模板在不同平台上的效果可能会大相径庭。我们必须考虑到每个平台的特性和适用性，以确保提示词的广泛适用。这正是国内智能体领域的现状，而我也只能去适应这种现状。由于我一直在深入研究和使用智能体，所以我对这一功能的使用频率相当高。
奇思幻想
剩下的就是各种其他的问题解决方案啦。这不仅包括利用GPT生成的创意点子，以激发灵感并可能采纳某些想法，还包括解决技术问题，比如当我忘记某个服务器命令的具体写法时，我会寻求GPT的帮助。相较于传统的搜索引擎，GPT提供的答案往往更加精确和易于理解。
此外，当我对某个主题有明确的问题但不确定如何构建大纲或扩展思路时，我也会向GPT寻求建议。这些建议可以帮助我确定写作的方向和结构，之后我便可以根据这些指导思想来撰写内容。
智能体
智能体在今年真是风靡一时，回首年初，能早早接触到coze，实在是个明智之举。随着时间的推移，我陆续发现了更多优秀的智能体平台，如元器、千帆AppBuilder和百度文心智能体等，丰富了我的视野。今年我参加的智能体比赛更是多达十场之多，收获的奖项也相当可观，从iPhone 15、千元JD卡到洛斐键盘，真是应有尽有。我对智能体的热爱与日俱增，确实让我感受到这是程序员们未来的一条光明出路，至少这是我个人的深切体会。
毕竟，具备编码能力为我提供了天然的优势，即便智能体的应用常常以零代码为前提，但如果你懂得编程，所能想到的实现方案往往会更具创意和效果。为了不被这一潮流所抛弃，我也抓住了机会，开通了B站的UP主，专门分享智能体相关知识和小白入门的教程，力求帮助更多人了解和掌握这一前沿技术。
为了更深入地讲解智能体的相关知识，我还特意创建了微信群聊和QQ频道，但这些平台主要由我个人来维护和运营，因此管理风格相对随性，群内的交流并不十分频繁。毕竟，我自身还有很多工作任务需要处理，无法全身心地投入到这些社交平台的运营中去，这也就是所谓的“有心无力”。
当然，我也积极加入了多个与智能体相关的内部交流群组，在空闲时会浏览其他人的创新思维和见解，以此来拓宽自己的视野和思路，毕竟个人的想法和创意是有限的。而通过不断学习和实践智能体编写，我能将内心的抽象概念逐步流程化、系统化，这种思维方式不仅提高了我的工作效率，也为我个人节省了大量的时间成本，可以说是一举两得。
如果你对人工智能领域有所兴趣，不妨从接触和尝试构建简单的智能体开始，这是一个非常容易上手且充满乐趣的过程。
Spring AI
对于许多程序员而言，包括我自己在内，都非常好奇智能体平台的构建方式。尽管已经对LangChain有所了解，但我个人并不倾向于使用Python来构建项目，反而更偏好于Java项目。最近，我发现了一个名为Spring AI的新框架，并亲自尝试搭建了一个项目。通过这个过程，我对智能体平台有了更加直观的认识，发现它其实并没有想象中那么复杂。不过，在实际操作过程中还是遇到了不少细节上的挑战。
如果你对此同样感兴趣，不妨参考一下我关于使用Spring AI构建助手的全过程解析：https://cloud.tencent.com/developer/article/2455634
Spring AI框架确实令人印象深刻，即使作为一个主要处理业务逻辑的程序员，提前熟悉Spring生态系统的这一新成员也是大有裨益的。鉴于Spring AI目前仍处于快照版本阶段，官方提供的文档资料相对有限，因此能够提前掌握这项技术，无疑是在未来的职业竞争中占据了一定的优势。毕竟，当周围的人都还在摸索时，你已经能够熟练运用，这难道不是一种走在他人前面的方式吗？
平台工具
原本打算将这部分内容融入上述关于智能体模块的讨论中，但在思考后觉得，这实际上也是一种自我提升的方式——即发现并利用优质的工具。这里所说的工具，并非指那些简化程序员日常开发任务的小工具，而是一种能够直接集成到智能体中并通过API调用实现特定功能的服务。例如，最近我偶然发现了一个正处于内测阶段的EdgeOne API，它允许用户通过传递参数来生成证书和商品模板。
这一API非常实用，因为它允许开发者直接在智能体内部编写代码以实现所需的功能，而无需进行传统的HTTP请求调用。这一点尤为重要，因为在大多数智能体平台上，由于代码节点通常不允许引入除内部依赖之外的第三方库，因此直接在智能体内实现功能变得尤为关键。
此外，我认为保持对大型科技公司云产品的关注是非常必要的。我个人习惯在空闲时间浏览腾讯云上的新产品和服务，这不仅仅是因为我担任腾讯云服务器的推广大使，更因为我深知，如果自己都不了解这些产品，又怎能有效地向他人推广呢？同时，随着企业上云趋势的日益明显，提前熟悉这些流行的云产品无疑会对职业发展产生积极的影响。
当然，这样的学习和探索不可避免地会占用一些个人的业余时间，但从长远来看，这种投入是值得的，它不仅有助于个人技能的提升，也能增强职场竞争力。
画图
能够显著减少我工作时间的工具还包括绘图软件。在这方面，我曾经使用过MidJourney长达一年的时间，尤其是在它最为火热的时期，我也曾一度成为了它的忠实用户。然而，由于MidJourney在高峰期的费用较高，加之我的预算有限，最终不得不寻找替代方案。幸运的是，在国内市场上，我发现了一款非常出色的产品——混元元宝，这也是腾讯推出的一款绘图工具。
我喜欢混元元宝的主要原因在于其独特的交互方式。它允许用户通过对话的形式，连续不断地对生成的图片进行修改和完善。这种功能在当时的同类产品中并不多见，而混元元宝的这一特点无疑大大提升了创作的灵活性和效率。自从开始使用混元元宝后，我便不再关注其他绘图工具了，因为这款软件已经完全满足了我的需求。
因为我一直致力于撰写文章，所以在配图方面，有时使用AI生成的图片会显得更加美观，尤其是用于文章标题的首图。AI生成图片的速度非常快，几乎可以立即获得所需图像，这样就不必花费大量时间去寻找合适的图片了。过去，每当我准备在微信公众号上发布一篇文章时，都要耗费不少精力去挑选配图，不仅要解决图片的版权和水印问题，即便找到了满意的图片，往往也不是高清的，这让人感到非常沮丧。
现在，使用AI生成图片彻底解决了这些问题。只需简单输入描述性的文字，就能迅速得到一张高质量的图片，既没有版权困扰，也不用担心分辨率不足的问题。
总结
终于写完了，虽然我没有找到所谓的“程序员赚钱秘籍”，但通过AI技术的应用，确实为我的工作和生活带来了诸多便利与改变。无论是提升工作效率、扩展知识面，还是激发创意灵感，AI都展现出了其不可小觑的力量。
希望我的经历和心得能够给正在探索AI技术的朋友们带来一些启示，让我们共同迎接未来的挑战，把握住每一次成长的机会。在这个日新月异的时代，只有不断学习和进步，才能不被时代淘汰。
我是努力的小雨，一名 Java 服务端码农，潜心研究着 AI 技术的奥秘。我热爱技术交流与分享，对开源社区充满热情。同时也是一位腾讯云创作之星、阿里云专家博主、华为云云享专家、掘金优秀作者。
💡 我将不吝分享我在技术道路上的个人探索与经验，希望能为你的学习与成长带来一些启发与帮助。
🌟 欢迎关注努力的小雨！🌟
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