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麻瓜+AI混合工作流试验 6:用Python编一个小游戏,以及学习模式

71 2024-03-12
简单的提问,是因为不懂不会而问,深入的提问,是探索是激发是引导。在深度沟通中,提问者通常是对话的主导。
延伸阅读:提问的目的?好像没那么简单
目前和AI的互动中,基本上是我在提问,AI主要强在回答、解题上。什么时候AI反过来问我很多问题,或者说问答皆有,帮助我澄清需求,掌握了对话的主导权,那将又是一次比较可怕的飞跃。
也许,让AI扮演心理咨询师之类的提问者角色,已经可以了,我还没试过而已。
这几天一直看到有非技术人员,通过ChatGPT完成了一些编程任务,比如做个浏览器插件、爬虫啥的,有被鼓励到。也许(技术+心理)门槛真的足够低了吧,于是,我一个快20年没写过代码的人,在某个晚上试了一下,只是想弄出个最简单的可以独立运行的程序试试,结果真的在AI的指导下弄出了一个可以玩的贪吃蛇。

具体过程不说了,看一下我都问了AI什么问题,就可以发现我是真的0起点0基础。
选择编程语言
AI让我去官网下载,完成python的安装
AI指导我完成“Hello World”
使用TextEdit都能碰到问题
搞定路径问题
以及python与python3
解决各种配置问题
终于成功运行了“Hello World”

发现AI忘了我是MacOS
聊飞了,重头再来
对我来说,AI给的代码应该用在终端、解释器还是拷进.py也是很困惑
搞定pygame库的安装
并且我已经开始直接把错误代码丢给AI看了
继续请AI一次搞定
然后AI输出长度的限制问题又搞了一阵子
越来越懒,试图让AI承担更多
然后又提了一些新需求
……
其实过程还要更加曲折,我只截图了部分问题,但最终确实弄出了一个贪吃蛇,全程2、3个小时。
这个过程似乎是一种新的学习模式,从头到尾没有去看任何学习资料,也没借助其他搜索引擎啥的,而是以目的驱动,碰到问题解决问题。
当然,如果任务复杂的话,我认为还是要学一些前置的基础知识,可以让解题过程顺畅很多,但这种类似PBL(Project Based Learning)式的“用以致学”,值得好好体会。而AI给了这种学习模式极大的赋能,让我们更有信心、更勇于启动,过程中也不会怯。
PS:其实,离说一句“帮我做个‘贪吃蛇”,然后AI直接就做出一个的时代也不远了,哪怕这个世界上从来没有过“贪吃蛇,只要你能把需求讲清楚。这种成本的降低,让很多“试错”成为了可能。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzE3MDQ3Mw==&mid=2650408947&idx=1&sn=b02ed30cb7caf353a2f055ba18ab7293