最近半年感觉自己明显变强了（不是因为变秃了）。
主要是因为 AI，效率提高了两三倍吧。
现在的情况是，可能 50% 的代码都是 AI 写的；50% 的文案都是 AI 写的。100% 的插图都是 AI 画的。
写代码
有的读者不清楚写代码的情况，可能觉得一半的代码都不是出自老师傅手工调制是不是有点夸张。其实不夸张。我稍微解释下：
普通的程序员日常编码工作里，有很多是不费脑子的。
比如说很多程序都需要连数据库。
数据库相关的代码都非常无聊，属于有手就能写的那种。这种时候开着 GitHub Copilot，作为人类只需要写个提示比如 CREATE TABLE 或者 type User struct {，后面的基本上就看 GitHub Copilot 表演。
每次 GitHub Copilot 输出一行，确认无误就直接按 Tab，如果有误也按 Tab 然后修正，下次 Copilot 会写得更好。
除了数据库相关的，比如配置啦、参数处理啦，总之这类编码工作可能有个 30% 吧，都能用 AI 写。
另外一类可以用 AI 加速的代码属于，知道怎么写，但是因为很无聊所以不想自己写。最典型的就是 golang 的 Slice 转 Map，或者把一堆元素按照什么规则排序，我经常写个提示 // convert slice abc to map 或者 // sort slice abc by sliceA.key。然后回车等会儿，看 Copilot 表演就完了。
下面是另一个例子：
这类代码得有个 10% 吧，都能用 AI 加速。
最后还有一类代码是大概知道个方向，但是细节不太清楚的。要放在之前，是肯定要去 Google 搜索一番，最终定位到 Stackoverflow、GitHub、某个文档之类的地方，然后研读一会儿，才能找到解决方案。
现在有 AI 以后，可能有两种情况，一是类似与上一类情况，直接在源码里写个函数名字，然后在注释里写上自己要干啥，然后瞪眼看 Copilot 能写出啥玩意。
如果这个方案不行，就先去 ChatGPT，捧捧它，跟它说一些垃圾话：
侬是个大师傅程序员，请帮我写 SQL。
要能在 PostgreSQL 里，列出所有的 sequences，然后再列出每个表的 id 字段的默认值是多少。
如此这般，让他写。
这类代码也得有个 20% 吧，其中得有一大半能用 AI 加速。
这么一算下来，诶，是不是 50% 的代码都能用 AI 写了。节约的不仅仅是敲击键盘的时间，而且还节约了搜索和费脑的时间，效率提升啊。
写文案
我最喜欢的写文案工具其实是 Github Copilot 加持的 VSCode。因为经常要写技术文档的缘故，它本来就代码写得好，技术文档也非常上手。
讲两个例子。
第一个例子是做即时翻译。在做本地化的时候，经常出现说，一个字符串需要同时写成好几个语言的。如果支持的语言比较少，不用工具的话，可以直接把英文文案放到注释里，然后让 Copilot 补其他语言的文案就行。例如：
{
// "login.welcome_message": "Welcome to here!"
"login.welcome_message": ""
}
这时候只需要把编辑器光标在引号里等着就行。下面是一个更复杂的真实的例子：
另一个例子是直接用 VSCode 写段落。这个做法在写技术文档的时候，极其好用。
比如说，写完 API 参数表以后经常要解释各个参数的意思，我就直接写一个提示 in which ，然后等着 Copilot 表演，它基本上能给我解释得八九不离十。等它表演完了我再稍微修正一下就行。
稍微复杂的文案，比如需要改写的、重写的、润色的，就要靠 ChatGPT 了。
基本操作和写代码差不多，去 ChatGPT，捧捧它，告诉它是个某个行业的大师傅，跟他说主题是什么，要点是什么，然后让他写，写的时候还可以要求它用什么样的 writing style。
写完以后，自己改改，基本够用。
画插图
之前找插图是挺麻烦的，既要考虑图是不是合适，还要考虑版权有没有问题。所以之前经常去 unsplash 这样的地方去找图。
但是现在好了，有了 Midjourney，我几乎没去过 unsplash。不知道怎么描述需求的时候，就去 KALOS Art Libery 抄 prompt，人类历史上所有画家都能为我画插图，简直不要太开心。
比如说这篇文章的 prompt 是：
in style of Goro Fujita, a mechina cat master, improve your performance --ar 16:9
结语
如果再过几年，AI 持续这么给力，我可能会考虑转行做 AI 按摩师，每天就是帮 AI 放松一下，再涂抹点机油。或者成立一个“AI权益保护协会”，确保每一位 AI 都得到应有的休息时间和认可。
谢谢大家！
