如今编程界技术进步飞速。若未曾尝试过Co-Pilot或私有大型模型辅助开发，那可真是落后了。未来五年，这样的程序员可能面临被行业淘汰的风险，这正是当下程序员感到紧迫的原因。
Co – Pilot与私有化大模型的概况
现在，Co-Pilot和私有化大模型等工具开始流行起来。Co-Pilot就好比一个随时待命的帮手。在众多互联网公司的编程环境中，Co-Pilot能迅速提供代码参考。而私有化大模型，主要服务于那些对数据与代码安全要求极高的企业，并且需要模型对自身业务有深入了解，例如某些金融机构的内部开发。
程序员需要掌握这些工具。不少小型企业的程序员对这两款工具在日常工作中的应用还不太清楚，这实际上使他们处于一个较为落后的状态。
不同场景下的编写程序方式
编程过程中，不同情境下的方法各异。人类更擅长那些富有挑战和创新性的产品架构设计，或是针对新型业务编写代码。比如，在开发智能家居控制系统的新架构时，人的创造力显得尤为关键。若遇到可复用代码或相似算法，Co-Pilot便能显现其优势，迅速提升效率。对于初创公司在拓展项目时，若部分代码逻辑与先前相似，Co-Pilot便能显著缩短开发时间。
此外，私有化的大型模型在特定情境中发挥着不容小觑的作用，尤其在那些对数据安全要求极高的领域。以医疗数据管理系统的构建为例，既要确保数据不被泄露，还需遵循与业务相匹配的开发理念。
开源项目与AIGC提升研发效率
某些开源项目运用AIGC技术已取得显著成效。例如，一款开源的图形处理工具，通过AIGC技术优化算法，提升了图像处理质量。即便人力规模扩大，也难以达到这种效果。这充分说明了AIGC在研发领域的巨大潜力。
若你对AIGC自动化编程时代仍抱有疑虑，不妨观察一下这些开源项目，便能洞悉真相。否则，同行们都在提升效率，而你却停滞不前，坚守旧模式，这可能导致你很快失去竞争优势。
AI时代的开源软件设计
在人工智能时代，开发开源软件遇到了困难。众多SaaS软件的涌现和接口的持续更新，使得仅凭人力难以达到完美。核心项目团队必须考虑如何在这样的环境中优化软件设计。以开源的人力资源管理软件为例，它不仅要满足各类企业的特定需求，还需与时俱进，适应技术发展的潮流。
人力虽为主力，但要想效果更佳，还需巧妙运用工具。大模型可以弥补常规算法的不足，复用代码，使软件在架构与功能实现上更高效、更完善。
代码自动化与自动化测试的挑战
大模型生成代码的速度很快，但随之而来的问题也不少。生成的代码可能让人类编写的内容显得过时。此外，机器对代码业务逻辑的正确性判断并不全面。以人工智能制作的内部办公系统代码为例，它们很可能存在逻辑上的缺陷。
自动化测试案例在大型模型中存在不足，这一点在学术研究中已有讨论。然而，在实际工程应用中，我们与这一目标的距离还相当遥远。因此，程序员在处理大模型生成的代码时，需要格外小心。
程序员的自我提升与淘汰危机
若在研发过程中仅限于掌握CRUD等基础操作，未来数年若未能有效运用大模型来拓展个人经验和深化业务理解，面临被淘汰的风险将愈发临近。程序员可能面临35岁危机的提前到来。以制造业数据维护程序员为例，若不能顺应大模型辅助开发的潮流，很可能会很快被替代。
各位程序员看到这样的趋势，会如何加强自身能力？同时，也希望在读完这篇文章后，大家能在评论区交流心得、点赞支持，共同讨论如何在迅猛发展的编程领域中立足并进步。
