从去年ChatGPT正式对外发布至今,其热度一直居高不下，无数大模型+类新的场景均引得无数已退休大佬下场参与，可见其中蕴含的巨大机会。2C端的搜索场景、聊天场景、教育场景、游戏场景、辅助生成场景，2B的客服场景、应用交互升级场景等等无限的蓝海，沉寂已久的大佬纷纷下场参与。这又是一个千帆竞逐的时代，而在AIGC恢弘的时代序幕下，有千千万万个小人物不值一提的焦虑与挣扎，甚至他们自身都已被隔离在各自的信息茧中而不自知。
每个人都需要考虑在新时代下如何生存，大多数程序员将被替代，且有可能是被最快被替代的一类人。ChatGPT作为人工智能他的训练数据存在大量的代码，这些代码是程序员的产出物即价值体现，代码本身有逻辑性目的性属于非常难得的训练资料。从2月起就试用ChatGPT辅助编程，给我最大的印象是其磨平了知识深度的鸿沟，人们的学习应当更考虑广度的问题，深度交给ChatGPT进行挖掘。
而今已至3月底各类的大模型+的各类生态雏形逐步构建，深度使用了ChatGPT进行编程，其提供了强大的提示搜索辅助生成等功能，其特性令人着迷。试用期间我给他的定义是辅助生成类工具，AI本身没有给我带来危急感，毕竟程序并不是逻辑点的一对一而是一个系统性工程，因此还沾沾自喜认为这个行业的饭还能吃很多年。
这个状态直到上周突然回忆起一个新闻，2018年底或19年初gpt-2续写权利的游戏时和同事讨论。gpt对于数据点的把握全面超越了人类，一个作者忽视的细节线索，gpt-2对他进行了关注并在剧情框架下进行了覆盖。
我的危急感也因此产生，也让我想起了三体的一句话“弱小和无知不是生存的最大障碍，傲慢才是”，之所以你觉得不会被替代是因为你不会使用他。这个危急感点醒了我，AI大模型离我很远，有巨大的技术跨度，但是如何使用他或许是我可以摸到的，AI大模型自有达者探索，而我能参与的是行业如何使用好AI即行业+AI。
针对程序员这个行业本身我设定如下场景：
> 用户购买某产品用户账户扣除相应费用，产品库存扣除。
基本需求如上所示，当基本需求加上程序设计语言之后其效果呈现如下图所示：
条件一：
已知用户表 user_accounts (id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50) NOT NULL, password VARCHAR(50) NOT NULL, balance DECIMAL(10,2) NOT NULL);产品表未 products ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, price DECIMAL(10,2) NOT NULL, stock INT NOT NULL);订单表 purchases (id INT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, product_id INT NOT ULL, quantity INT NOT NULL, total_price DECIMAL(10,2) NOT NULL, purchase_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);帮我完成用户购买某产品用户账户扣除相应费用，产品库存扣除的接口代码。
条件二：已知用户表user_accounts (id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50) NOT NULL, password VARCHAR(50) NOT NULL, balance DECIMAL(10,2) NOT NULL);产品表未 products ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, price DECIMAL(10,2) NOT NULL, stock INT NOT NULL);订单表 purchases (id INT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, product_id INT NOT ULL, quantity INT NOT NULL, total_price DECIMAL(10,2) NOT NULL, purchase_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);帮我完成用户购买某产品用户账户扣除相应费用，产品库存扣除的接口使用springboot 接口url为buy。
以上两个示例中，跟行业相关的仅有“用户购买某产品用户账户扣除相应费用，产品库存扣除”为行业用户需要关注的输入。其余类均为需装填的逻辑性程序语言，而如何根据行业需求组织完整且必要的程序元素文本供AI生成，是作为业务向程序员的我可以摸得到的边缘。所谓打不过他就加入他莫过于此了。
信息时代，程序作为辅佐各行各业进行数字化转型的承载体，与各行各业均有关联，结合从业经验与自己的思考我提炼的方法论为程序类限定语义+加行业需求描述+chatgpt=服务于行业的代码。
希望同样焦虑的人们能联系起来，一起思考一起进步，以提供更广的思路。
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我正在使用ruby1.9解析以下带有MacRoman字符的csv文件#encoding:ISO-8859-1#csv_parse.csvName,main-dialogue"Marceu","Giveittohimóhe,hiswife."我做了以下解析。require'csv'input_string=File.read("../csv_parse.rb").force_encoding("ISO-8859-1").encode("UTF-8")#=>"Name,main-dialogue\r\n\"Marceu\",\"Giveittohim\x97he,hiswife.\"\
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我正在尝试在Ruby中复制Convert.ToBase64String()行为。这是我的C#代码:varsha1=newSHA1CryptoServiceProvider();varpasswordBytes=Encoding.UTF8.GetBytes("password");varpasswordHash=sha1.ComputeHash(passwordBytes);returnConvert.ToBase64String(passwordHash);//returns"W6ph5Mm5Pz8GgiULbPgzG37mj9g="当我在Ruby中尝试同样的事情时，我得到了相同sha
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