n5321 | 2026年1月28日 22:23

Tags: AI

一、ChatGPT & Coding 相关问题

  1. 理想使用 ChatGPT 的方式是什么？

    1. the role of chatgpt

      工程伙伴，It is a multirole collaborator embedded in the workflow.

      ChatGPT helps coders think, not just type.

      • Clarifies vague ideas

      • Challenges assumptions

      • Structures problems

      • Surfaces blind spots

      You think with it, not through it.

      In a coder’s workflow, it acts as a thinking partner, pair programmer, reviewer, debugger, and translator. The value does not come from replacing programmers, but from compressing the distance between intent and execution.

    2. 场景

      1. 架构 & 设计阶段

      2. Coding 阶段（pair programming）

      3. Debug 阶段

      4. 学习

      5. 文档 & 表达

    3. 条件（理解力&判断力）

      1. 你必须能「否定」它

      2. 先有“问题结构”，再要“答案”

      3. 让它解释「为什么」，不是只给「怎么做」

  2. 描述 ChatGPT 的 competence、communication content 和 communicating style

    1. competence

      1. Knowledge Competence（知识能力）高质量知识压缩器，而非权威来源

      2. Reasoning Competence 逻辑一致性优先于现实校验

      3. Coding Competence 资深但“没电脑”的工程师

      4. Meta-Competence 思维放大器 / 认知外包系统

    2. Boundary

      1. Agency Limitation不能做决策

      2. Judgement Limitation

  3. Communication Content

    1. A. 内容结构，适合工程思维，但可能显得“啰嗦”

    2. 内容风格类型：How-to（方法、步骤） Why（原理、动机） Comparison（对比） Refactoring / Review Teaching-style explanation

    3. 内容可靠性分布：80%：可靠的通用知识，15%：合理但需验证，5%：潜在错误或幻觉

  4. 理想的沟通姿势（从使用者角度）：你不是“问它问题”，而是：描述你的 上下文明确你的 目标告诉它你的 偏好 要求它 扮演角色

  1. ChatGPT 在日常 coding 中可以扮演什么角色？ChatGPT 能扮演的 7 个角色

    1. 角色：技术顾问 / 架构陪聊

    2. 角色：设计 reviewer（提前踩坑）

    3. 角色：结对程序员（Pair Programmer）

    4. Debug 阶段 加速定位问题

    5. 角色：代码翻译官

    6. 写文档 & 对外沟通，角色：技术写作者

    7. 角色：技术教练

    8. 一个成熟 coder 使用 ChatGPT 的模式

      Think → Ask → Judge → Decide

      The real productivity gain doesn’t come from faster typing, but from externalizing and upgrading your thinking process.

  2. What is ChatGPT’s “business”?

    1. ChatGPT exists to reduce the cost of thinking, communicating, and transforming knowledge into action.

    2. ChatGPT is a cognitive co-processor. The human provides goals, context, and judgment. The tool provides speed, structure, and perspective.

  3. 理想协作公式：

    意图引导 (You) + 架构对齐 (Context) + 自动化实现 (Gemini) + 闭环审计 (Both)

    • intent / structure / execution / verification

  4. 人的价值是不是就是直觉和判断力？

  1. 在 AI 参与度越来越高的协作体系里， 人的核心价值 ≠ 知识 ≠ 技能 ≠ 速度，

  2. 而是：直觉（intuition）+ 判断力（judgement）+ 责任（ownership）

  1. 直觉（Intuition）——方向感
​
  2. 判断力（Judgement）——取舍能力（你提到的重点）
​
  3. 责任（Ownership）——这是 AI 永远没有的
​
  4. AI excels at:
     - Knowledge
     - Pattern completion
     - Execution at scale
​
     Humans remain essential for:
     - Intent definition
     - Intuition under uncertainty
     - Value-based judgement
     - Accountability

  1. Intent 跟 Conceptual 的区别是什么？

  2. 在你之前的协作公式中，Intent、Conceptual、Implementation、Audit 如何可视化？

二、管理学 & Drucker 相关

  1. Drucker 的观点：“since management is a function of business, it can only be defined by its objective”

  2. “If we want to know what a business is, we have to start with its purpose” → 为什么？

  3. 用 Drucker 的方式描述计算机历史和软件历史（从解决人的问题角度）

三、软件 & Brooks / Maxwell 相关

  1. Fred Brooks 对 the nature of software 的观点是什么？

  2. Brooks 认为 software 的构成是什么？

  3. “Software is a conceptual construct” 的引用出处

  4. “The essence of a software entity is …” 的原文和含义

  5. 是否有其他人关于 “the essence of software” 的 quote？

  6. 软件概念与 Intent 的关系（Brooks 的观点 + 实践应用）

  7. Maxwell 关于 “drudgery work” 的台词

    • 最终找到正确引用：

      “The human mind is seldom satisfied, and is certainly never exercising its highest functions, when it is doing the work of a calculating machine. …”

  8. Maxwell 台词的 Drucker 风格解读

  9. Maxwell 台词和 Brooks “conceptual construct” 的对应关系

四、基础概念问题

  1. 数据和指令的英文怎么说？（Data / Instruction）

  2. 数据 + 指令 → 程序 / 软件 / AI 的关系

  3. 计算机历史 + 软件历史（基础时间线梳理）

  4. 软件历史中，每个阶段是如何解决人的问题的（Drucker 视角）

五、其他零散问题

  1. Edge-case / MCP / Skill 的含义

  2. ChatGPT 在 coder 的工作中可以扮演的角色（总结）

  3. 关于“人 + AI 协作模式”的思考

  4. Brooks 的 software essence 与实际 coding 的对比