在知乎上看到一個問題，如下：
這個話題反映了時下AI技術對程序員的沖擊。
然而挑戰與機遇并存。google、百度、騰訊等巨頭互聯網公司紛紛布局人工智能技術和市場，推出AI大模型，甚至還有100-130k·24的高薪，挖掘AI大模型人才。
獵聘大數據研究院發布的《AIGC就業趨勢大數據報告2023》顯示：2023一季度AIGC人才需求是三年前同期的5.6倍，近一年AIGC新發職位同比增長超43%！招聘平均年薪為43萬！
如果高薪是一種“價值”的表現，那么跟AI大模型相關的工作無疑是有價值的。退一步說，隨著以GPT-4為代表的AIGC技術所引領的智能開發時代的到來，如何使用AI工具，與其結對編程，其實已經成為每一個程序員的必備技能。如果仍然一味的固守傳統的開發邏輯及方式，那么被“AI工具取代”則并非危言聳聽。
因此如果不想因為公司業績下行，靠裁程序員應景而每日戰戰兢兢；如果不想每天疲于會議撕X，只能加班寫代碼；如果不想被領導PUA，想要實現職場逆襲，那么你一定要以開放的心態，學習使用AI代碼輔助工具來幫助自己突破能力邊界，享受AI浪潮所帶來得紅利！
以中國原創技術代表，新一代JAVA開發工具飛算SoFlu軟件機器人推出的函數AI生成器——FuncGPT（慧函數）為例。FuncGPT（慧函數）專注于AI生成Java函數，通過自然語言描述Java函數需求，實時生成高質量、高可讀性的Java函數代碼。生成代碼可直接復制到IDEA，或一鍵導入Java全自動開發工具函數庫，從而提高開發者的編碼效率。
同時FuncGPT（慧函數）采用代碼編寫最佳實踐及大規模機器聯合訓練的方式，致力于通過AIGF（AI-Generated Function）賦能軟件開發，為中國軟件開發者提供全棧式全流程軟件開發的最佳體驗，以推動軟件工程變革。
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具體來說，FuncGPT（慧函數）具有以下五大能力：
一、自然語言即可生成函數：強大的自然語言處理能力，能夠準確理解用戶對函數的描述和要求，降低了軟件開發門檻、開發溝通成本和理解難度。
二、秒級函數開發：全自動秒級開發函數，效率千倍提升，節省開發工程師大量的編碼時間和精力。
三、一站式函數開發應用：代碼遵循最佳實踐，向開發者傳授行業內的優秀編碼風格和設計模式，此外，生成的代碼包含清晰的代碼注釋，幫助開發工程師理解函數的用途和輸入輸出。函數生成即可直接應用，效率、安全有保障。
四、質量可靠：FuncGPT（慧函數）經過了大規模的機器聯合訓練，對Java語法有深入的學習和理解。因此，FuncGPT（慧函數）能夠生成符合Java語法規則的符合業界規范、具備良好的可讀性的高質量函數代碼。
五、靈活生成：可以根據開發人員的具體需求生成并支持調整和修改。
通過內測，FuncGPT（慧函數）的能力在與市面上備受好評的生成式AI 工具GPT-4、aiXcoder的對比下，表現依然不俗。
FuncGPT（慧函數）VS GPT-4
以一個Java函數實現BigDecimal的表達式運算需求為例，創建“bigDecimal表達式計算”這樣一個描述功能的自然語言語句，點擊生成代碼，僅用23秒，模型就自動生成了與之對應的完整函數代碼，程序員可直接使用。
FuncGPT（慧函數）
GPT-4
具體對比分析發現：
可讀性和可維護性上：ChatGPT方法繁瑣，存在漏洞，雖然使用了遞歸方法來計算表達式，但遞歸實現的過程較為繁瑣，容易出錯。對于較復雜的表達式，ChatGPT的遞歸方法可能會導致棧溢出或性能問題。
而FuncGPT(慧函數)代碼結構清晰，易于理解和維護，使用了棧的數據結構來處理表達式的計算，這樣可以準確地處理運算符的優先級和括號的嵌套。代碼實現清晰明了，將不同的邏輯功能封裝成了獨立的函數，使得代碼的結構更加清晰，易于理解和維護。
安全性上：ChatGPT代碼健壯性不足沒有提供異常處理機制，存在非法輸入漏洞；而FuncGPT(慧函數)代碼健壯性更好，提供了異常處理機制，通過拋出IllegalArgumentException來處理非法輸入，增加了代碼的健壯性。
FuncGPT（慧函數）VS aiXcoder
在與基于深度學習代碼生成技術的智能編程機器人aiXcoder進行對比時，以在開發ERP或電商系統中，經常遇到內容加密，生成簽名，展示頁面列表等功能場景，而需要在Java程序中對 List集合進行排序操作這個功能需求為例，僅用24秒，FuncGPT（慧函數）即可生成一個簡潔直觀，健壯性的代碼。AiXcoder卻因為無法理解復雜需求，直接崩潰。
回到開篇的那個問題，小編想說的是在技術快速迭代的軟件開發行業，只有成為那個能夠適應各種環境的變色龍型的程序員，持續關注行業的發展趨勢和變化，并快速學習，掌握最新的工具，方能提升自己的競爭力，從而把握住一份真正有“價值”的工作。
