统计了一下自己最近 7 天的,曾经用的很多
第一次觉得神奇,第二次觉得方便,第三次就开始犹豫,再往后基本又回去用 ai 聊天然后修改的方式了。
或者说除了在工作中用 ai 写代码,之后就提不起兴趣了;好像赚钱,又不知道做什么

统计了一下自己最近 7 天的,曾经用的很多
第一次觉得神奇,第二次觉得方便,第三次就开始犹豫,再往后基本又回去用 ai 聊天然后修改的方式了。
或者说除了在工作中用 ai 写代码,之后就提不起兴趣了;好像赚钱,又不知道做什么

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UB 1 day ago > 是 token 使用越多,就越善于用 ai 工具吗
对于同一个任务或者项目,用的越少的 token 完成工作并到达预期,应该才算善用 AI 工具吧 |
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JasonYip 1 day ago via Android
这就跟 ai 时代以前说的,代码量越多是不是越能证明价值高一样。现在确实对 ai 越来越谨慎,对接工作的时候同的代码一看就是 ai 写的,问题就是他自己对 ai 拉的屎也不是很熟悉。文档也是 ai 写的,接口很多东西对不上,然后联调还得给他擦屁股。
现在感觉最花时间还是写 spec ,交给 ai 执行时间没多少,大部分时间都在审查他写的 spec |
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woodyang OP @UB 我几个月前觉得是这样,现在被公司的 ai 提效统计 ai 写代码的数量 ,整得 觉得 ai 写的越多越好了,然后写得多,又不出错。。比用的少 即满足了公司的政策,自己也轻松。。。
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yw7852821 1 day ago
108.3 亿 token
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yw7852821 1 day ago
总共,108.3 亿 token ,平均 1 到 2 亿,搞的太累了
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adrianzhang 1 day ago
到处划拉了免费的几个亿,不够一晚上的。
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heimoshuiyu 1 day ago 应该看 prompt 次数,token 数容易受到上下文长度的影响
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qbmiller 1 day ago via Android
codex 犹如上帝之手
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limusi 1 day ago
衡量 token 的有效性, 最终会回归到经济价值..
理论上, 能够让 token 能够赚回它的成本, 就可无惧失业 |
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zisen 1 day ago
每天 50-100M ,deepseek 猛造
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jesseZhang 13h 10m ago
我是这样的一个路径:
1 ,首先有能力可以发现各种问题,且能通过 AI 去把 token 耗光,解决问题。 2 ,意识到几乎都是假问题,纯烧 token 。 3 ,有意识的去培养能力,能去把 token 用好去解决真问题。 4 ,发现真问题很难找到,刻意练习还不够,经常会陷入一个损失厌恶地狱,不花时间去思考,自己感动自己,用各种各样的假问题去把 token 烧光,我觉得这是无效努力。 5 ,继续向内求,找办法去把 token 用好,很痛苦的一段过程,既要对抗损失厌恶,又要对抗自己智慧不足无法发现真问题,迭代提高自身中。 6 ,To be continued 。 |
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duchenpaul 11h 48m ago
token 使用越多,就越善于用 ai 工具吗 ----- 你觉得一个司机师傅烧的油越多,车技就越好么?
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