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PHODAL

太长不读版

过去的一个月里,我一直在研究 ChatGPT,也与很多人(普通人、程序员、创业公司、风投等等)进行了交流。不论是业内(编程)还是业外,人们对于 AI 编程的观点都是:未来可期 —— GPT,他好像什么都能干,也好像什么都干不好

PS:虽然,我们应该以预训练的 Prompt 作为当前的目标,通过将大量的数据训练。但是,作为一个没有 AI 训练资源的普通人,这个价格太昂贵了。于是,我们探索能否基于工作流的方式,来构建半自动化编程。

和国内外的很多公司一样,在 Open AI 公司开放了 ChatGPT API 接口之后,我们也在探索如何去结合到业务中。而在探索的过程中,我们发现了一个问题,大部分的业务人员并不了解 AI 的能力,所以我们开源构建了 ClickPrompt,以使 “普通人” 能更方便地了解 ChatGPT。

PS:这也是一篇畅想,虽然经过了一番试验,依旧有一些不足,但是大体上站得住脚。

去年,有一些用户基于 ArchGuard 定制了自己的版本,但是遇到了一系列的问题;简单来说,就是可定制性差。与此同时,构建企业级的架构治理流程时,还需要考虑适用于不同团队的可扩展性、任务可追溯性等问题。

PS:就本文的结论而言,我相信你已经或多或少的有所体会了。也因此,本文更多的是展现一个思考的过程,而不是一个纯粹的结论。

ChatGPT Simple Cheatsheet

在 ArchGuard 2023 Roadmap 里,我们计划设计一个轻量级的任务引擎。在阅读了 Gradle 源码的 Task 设计之后,我们决定改用 GitHub Action 的方式:基于 Yaml 编排任务。在设计 Runner 时,设想的场景是::

自去年接手 ArchGuard 到现在,差不多是一年,也差不多是我真正(虽然也是业余时间)写 Kotlin 一年的时间。在不考虑 CLI 体制的体积下,Kotlin 确实是一个快乐的语言,特别是:你经常找不到北,但是非常好用的语法糖:extension functions。在那之前,我业余经常使用的是 Rust,有些语法糖虽然好用,但是吧,有时候编译器就不让你快乐。我觉得主要原因吧,应该是:Kotlin 是 Jetbrains 的亲儿子,而 Rust 不是。次要原因是:Rust 的静态分析真不是一件容易的事。

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关于作者

Phodal Huang

Engineer, Consultant, Writer, Designer

ThoughtWorks 技术专家

工程师 / 咨询师 / 作家 / 设计学徒

开源深度爱好者

出版有《前端架构:从入门到微前端》、《自己动手设计物联网》、《全栈应用开发:精益实践》

联系我: h@phodal.com

微信公众号: 最新技术分享

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