📢 Gate广场专属 #WXTM创作大赛# 正式开启!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),总奖池 70,000 枚 WXTM 等你赢!
🎯 关于 MinoTari (WXTM)
Tari 是一个以数字资产为核心的区块链协议,由 Rust 构建,致力于为创作者提供设计全新数字体验的平台。
通过 Tari,数字稀缺资产(如收藏品、游戏资产等)将成为创作者拓展商业价值的新方式。
🎨 活动时间:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 参与方式:
在 Gate广场发布与 WXTM 或相关活动(充值 / 交易 / CandyDrop)相关的原创内容
内容不少于 100 字,形式不限(观点分析、教程分享、图文创意等)
添加标签: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活动截图(如充值记录、交易页面或 CandyDrop 报名图)
🏆 奖励设置(共计 70,000 枚 WXTM):
一等奖(1名):20,000 枚 WXTM
二等奖(3名):10,000 枚 WXTM
三等奖(10名):2,000 枚 WXTM
📋 评选标准:
内容质量(主题相关、逻辑清晰、有深度)
用户互动热度(点赞、评论)
附带参与截图者优先
📄 活动说明:
内容必须原创,禁止抄袭和小号刷量行为
获奖用户需完成 Gate广场实名
资深工程师忧心:初阶开发者全靠 AI 丧失独立思考,马斯克也回应
自称十四岁开始从业的程式设计师 Namanyay,于 2 月 14 日发布的一篇题为《新手开发人员其实不会写程式》的部落格文章在社群中引发热议,在这篇文章中,Namanyay 指出现在的初级开发人员虽然提交程式码的时间变得更快了,但问题在于,他们可能实际上并不会真的编写程式码,或者说,在 AI 的帮助下,他们正在成为越来越懒惰和不会思考的开发者… (前情提要:开口就能让机器人帮你洗碗扫地?Figure推出AI模型「Helix」瞄准家务革命) (背景补充:马斯克「地表最强 AI」Grok 3 免费向用户开放:直到伺服器崩溃为止!(含教学)) 自称十四岁开始从业的程式设计师 Namanyay,于 2 月 14 日发布的一篇题为《新手开发人员其实不会写程式》的部落格文章在社群中引发热议。 在这篇文章中,Namanyay 指出现在的初级开发人员虽然提交程式码的时间变得更快了,但问题在于,他们可能实际上并不会真的编写程式码,或者说,在 AI 的帮助下,他们正在成为越来越懒惰和不会思考的开发者… 动区首将 Namanyay 这篇文章翻译如下: 新手开发人员其实不会写程式 有件事一直让我对新开发者学习的方式感到困惑,我需要谈谈这个问题。 我们现在正处于软体开发的一个奇怪的转折点。我和每个初级开发者聊过,他们的 Copilot、Claude 或 GPT 都是 24/7 开启的。他们交付程式码的速度比以往更快。但当我深入了解他们对所交付程式码的理解时?问题就来了。 当然,这些程式码能运行,但如果问为什么这样写而不是那样写时?他们就会安静了。再问一些极限情况的问题?他们也只有茫然的表情。 过去,开发者在解决问题的过程中所获得的基础知识,现在似乎完全消失了。我们正在用快速解决方案来换取深层理解,虽然当下感觉很好,但我们将来会为此付出代价。 回想我们曾经必须真正思考的时候 我最近意识到,现在有一整代的新程式设计师甚至不知道什么是 StackOverflow。当 “Claude” 不是一个聊天机器人,而是发明了资讯熵领域的那位科学家的时候,解决程式问题的方式是不同的。 首先,在 Google 上搜寻。然后,希望有某个焦急的灵魂曾经提出过和你类似的问题。如果有,你会在一个叫做「Stack Overflow」的网站上找到一个详细、深思熟虑(有时还带点居高临下)的回答,通常来自某位智慧的白胡子老者。 这是我 12 年前提出的一个问题。看看 Nathan Wall 的顶级回答(他已经获得超过 10,000 分,并且自 2015 年以来明显是某个公司 CTO): 你能想像有个人只是用这样的详细程度写了个答案吗?完全是手动的,没有任何 AI 帮助?而且是免费的? 当然,我最初的问题得到了彻底的回答,但他并没有停下来。我学到了很多新知识。有些是我甚至不知道存在的,还有一些我根本不想知道,但现在它们已经永远烙印在我的脑海里。 这是当你有问题时最理想的情况。如果你遇到了一个特别棘手的问题,并且没有找到人已经回答过你的问题,那就只能认命了。 现在的初级开发者真是轻松。他们只需去 chat.com,复制贴上看到的错误资讯。即使是更懒的开发者,连切换到浏览器窗口查看都懒得做,他们直接使用一个可以一站式解决的工具。 这样既方便又快速。 但,仍然有一个原因是 StackOverflow 更优: 阅读有经验的开发者对你所讨论的问题的讨论,是学习的最佳方式。 这里有一个图表来解释我的意思: AI 给你答案,但你获得的知识是肤浅的。使用 StackOverflow 时,你需要阅读多个专家的讨论来获得全面的理解。虽然那样比较慢,但你不仅了解了什么有效,还能理解为什么有效。 想想你认识的每个优秀开发者。他们是通过复制解决方案变得这么厉害的吗?不是的 —— 他们是通过深入理解系统,并理解其他开发者的思考过程达到今天的水平。这正是我们正在失去的东西。 我并不是想当那种抱怨「现在的年轻人怎么样」的人。我每天都在使用 AI 工具,我甚至在建立一个。但我们需要对这种便利所付出的代价保持诚实。 我们能做些什么? 我一直在尝试解决这个问题(因为说实话,AI 不会消失)。这里是一些实际有效的方法: 首先,带着学习的心态使用 AI。当它给你答案时,要进行质疑。问它为什么。当然,这会花费更多时间,但这正是要点所在。 接着,找到你的社群。无论是 Reddit、Discord、Mastodon —— 在哪里有聪明人聚集,你就去哪里。那里才是你能找到真正的讨论的地方。那些会让你说「哇,我从来没这么想过」的讨论。 改变程式码审查的方式。不要只是检查程式码是否有效,开始和你的团队进行对话。他们考虑过哪些其他方法?为什么选择了这个方案?让理解过程变得和最终结果一样重要。 有时候从头开始自己构建东西。是的,AI 可以帮你生成身份验证系统。但先试着自己构建一个。你写出的程式码可能会更糟,但你会理解每一行程式码。这种知识会积累起来。 展望未来 现实是这样的:加速已经开始,我们无法阻止它。开源模型正在接管,过不了多久我们就会在口袋里拥有 AGI。但这并不意味着我们必须让它让我们变成更差的开发者。 未来不在于我们是否使用 AI —— 而在于我们如何使用它。或许,仅仅或许,我们能找到一种方法,将 AI 的速度与我们学习所需的深入理解结合起来。 如果你找到了其他平衡的方法,告诉我。或者直接告诉我我就是个老头在对着云叫骂。无论如何,让我们一起弄清楚这件事。 社群怎么看? 对于 Namanyay 的观点,风险投资公司 Menlo Ventures 的投资人 Deedy 在社交平台 X 上同样表示隐忧的评论表示: 在这篇精彩的部落格文章中,作者指出 AI 正在阻止开发者理解任何东西。 与仅替代查询事实并提供解释的网际网路不同,AI 取代了所有的推理过程。 值得注意的是,这一观点也引来了特斯拉创办人马斯克的关注,马斯克表示,现在人们或许过度依赖于科技产品,而脱离了独立思考的过程: 人们...