当你从提示工程转向产品发布时，你会意识到工程师不会消失，他们只是升职了。

如果AI能写作，那么写作者的角色究竟是什么？

在本文中，我将讨论我学到的解决问题的思维方式，以及我如何在作为 AI 创业公司数据科学负责人的日常工作中应用它。我会尽量以最好的方式解释我的思考过程和使用的技巧。

AI工程已迅速成为科技领域最有价值的技能之一。本指南旨在为你提供一个实用的6个月学习路线图。

当人们无事可做时，他们该如何找到生活的意义？毕竟，大多数人的价值感和身份认同感都来源于他们的工作。

本文中的原则只有在您真正接受人工智能即将到来，并且您应对人工智能的方式是您唯一可以控制的变量时才有价值。

为什么聪明的开发者专注于模式，而不是无休止的教程。

Anthropic 将 AI 理论上能做的事情与人们实际使用它做的事情结合起来。这种区别比你想象的更重要。

福特的流水线在1913年堪称天才之作。当时各工位之间的阻力是真实存在的。

每个人都认为人工智能会抢走他们的饭碗。律师出庭只是为了做人工智能做不到的事情。分析师和私人助理将会消失。编程将成为一门失传的艺术。

好像只有一小部分人能够让智能体成为世界构建者，而其他人则在茫然摸索，被市面上琳琅满目的工具搞得焦头烂额——他们以为只要找到合适的软件包、技能或框架组合，就能解锁通用人工智能（AGI）。

抱歉，高级开发者，你们是对的。感谢让我的系统工作。

一位律师、一位心脏病学家和一位来自乌干达的道路技术员。他们都没有软件背景。他们都在不到一周的时间内构建了受到数千人喜爱的成功AI产品。

答案并不像我曾经相信的那样明显。

在项目开始时，它看起来像造物主。但这很快就永远结束了。这是为什么 AI 永远不会取代程序员的一个数学证明。

手艺并没有消失。它正在剥掉一个我们误认为为核心的一层。

我通过工作和与他人的对话一直在学习，我想写下一些我认为对于想要在AI时代保持相关性的软件工程师最重要的经验教训。

叙事无处不在: "机器人来了。你的工作死了。算法将取代你。"

一个初级开发者的困惑之旅,通过将AI变成真正的编程导师,通过更智能的提示和"像我5岁一样解释"问题,从困惑到自信地学习React和Next.js。

我可以用本·怀特的风格解开这个谜题，并告诉你为什么你的白领工作 —— 或者任何蓝领工作 —— 可能永远不会处于危险之中。

今天，我们将深入探讨，弄清楚到底发生了什么，以及我们是否能保住我们的工作。以及在为时已晚之前我们应该做些什么。

如果你学习AI工程已经有一段时间了，仍然感觉被困在教程地狱中，我可以告诉你这不是关于努力——而是关于方向。