程序员需要鼓励师吗?我觉得写代码的时候更需要这个!

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我前几天去按摩,推拿师开始吐槽

“小姑娘年纪轻轻的,怎么脖子这么硬哦,像块铁一样”

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唉,相信很多人都和我一样

每天都是埋头工作

作为程序媛的我

每天都要坐在工位上不断写着代码改bug

而这么一坐就是一天

忙的时候除了喝水的时间都没有

有时候还要加班到凌晨

还好不是996的公司

不然还得上6天班

就这样我的颈椎已经很不舒服了

每天回家都难受

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我需要找东西来挽救我的颈椎

按摩院不仅要预约时间,花销还大

而按摩椅,我的经济实力不允许我看它

 

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就这样我终于找了一款适合我的多功能按摩U型枕

试用了一段时间

颈椎不适感真的缓解了许多

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一眼看过去

是不是以为是U型枕啊

其实他们不仅仅是U型枕

同时也是颈椎按摩器哦

 下面就来说说这个按摩器

 

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M型弧度的设计

真正做到了360°

可以让你的头颈、后脑、脸颊都不悬空

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采用了帽衫锁扣的人性化设计

满足不同脸型和脖型的需求

直接调节接口处的绳子

调到舒服的长度

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仿真人3D按摩肩颈推拿

让你更好地缓解肩部疲劳

两组正反双头循环按摩

舒缓你紧绷的肌肉

就可以开始享受你的按摩时光了

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可别小看这两个按摩头

它有3种模式6种手法

带给你更深层次的按压体验

运用抓、揉、捏的传统按摩手法

缓解酸痛正反结合

推拿揉捏层层深入

带给你夹、拿、挤、揉、捏、滚的极致享受


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不仅如此

特别设置了多档震动按摩模式

1档可以放松颈部肌肤

2档可以缓解颈椎疼痛

让你的肩颈更轻松

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三种组合按摩模式任你选择 

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只要按下开关键

就可以轻松享受一场颈部按摩

既安神又缓解疲劳

让你整个人都更加轻松

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超强的蓄电模式

让你可以放心享受按摩

2000毫安大容量电池

既安全又能保证你的使用

只需要充电两小时

就能使用一个月

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而就这样一个又可以当U型枕又可以当按摩器的

你们一定觉得很贵

其实不是哦

不信你们可以进入详情页看看

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<think>嗯,用户问现在AI这么厉害,机器人都会自己编程了,人类还有必要学编程吗?这个问题看起来挺常见的,可能很多人都有这样的疑问。首先,我需要理解用户为什么会这么问。可能他们觉得AI发展迅速,像GitHub Copilot或者ChatGPT这样的工具能生成代码,自动完成编程任务,所以担心学编程的意义。 然后,我得分析AI在编程中的实际应用。确实,AI可以辅助生成代码片段,提高开发效率,但完全取代人类编程还有差距。比如,AI可能在处理复杂逻辑、理解业务需求、系统设计等方面还不够成熟。这时候需要人类的判断和创造力。 接下来,考虑用户可能的背景。可能用户是学生或者正在考虑是否学习编程的人,担心投入时间学习后,技能会被AI取代。这时候需要强调编程带来的思维训练,比如逻辑思维、问题分解能力,这些是无论AI如何发展都重要的能力。 还要提到,AI作为工具,能帮助人类高效地工作,但工具的使用者还是需要具备基础知识。比如,使用AI生成的代码,如果不懂编程,可能无法调试或优化,甚至无法判断代码是否正确。 另外,可以举一些实际例子,比如AI在生成代码时可能会出错,或者无法理解特定的业务场景,这时候需要程序员介入调整。这说明编程技能依然关键。 还要考虑未来趋势,虽然AI能处理部分编码工作,但高层次的设计、架构、创新仍然依赖人类。同时,编程可能会转向高抽象层次的工作,比如指导AI完成任务,这也需要一定的编程知识。 最后,总结学习编程的必要性,不仅是为了代码是培养解决问题的能力,这在各个领域都有用。同时,AI作为辅助工具,掌握编程能让人好地利用这些工具,提升自身竞争力。 需要确保回答结构清晰,分点说明,用例子支持观点,并保持积极鼓励的态度,让用户明白学习编程仍有价值,不会被AI取代,而是与AI协作。</think>关于"AI智能化时代人类是否仍需学习编程",我们可以从以下几个层面分析: ### 一、AI编程的现状与局限 1. **代码生成≠系统构建** AI(如GitHub Copilot、ChatGPT)擅长生成代码片段,但无法自主完成: - 业务场景理解(如医疗系统与电商系统的差异需求) - 系统架构设计(如微服务拆分、数据库选型) - 代码质量把控(如内存泄漏检测、性能优化) 2. **调试依赖人类经验** 当AI生成代码出现错误时,需程序员通过: - 断点调试 $$ \text{Debug}(code) = \int_{error}^{fix} \text{逻辑分析} \, dt $$ - 日志分析 - 单元测试修正 ### 二、学习编程的核心价值 1. **计算思维培养** 编程训练带来的能力迁移: ``` 问题分解 → 模式识别 → 抽象建模 → 算法设计 ``` 这种思维模式适用于金融分析、科研实验等非编程场景 2. **人机协作新范式** 未来工作模式将是: $$ \text{人类} \xrightarrow{\text{需求抽象}} \text{AI} \xrightarrow{\text{代码生成}} \text{解决方案} $$ 如产品经理通过伪代码指导AI实现功能 ### 三、AI时代的编程教育转型 1. **学习重心转移** | 传统重点 | 新时代重点 | |----------------|----------------| | 语法记忆 | 逻辑表达能力 | | 底层代码实现 | 系统设计思维 | | 单一语言掌握 | 跨域问题抽象 | 2. **教育案例** 麻省理工学院已开设"人类与AI协同编程"课程,训练学生: - 精确描述需求 - 评估AI输出 - 进行代码整合 ### 四、行业需求变化 2023年Stack Overflow调查显示: - 78%开发者使用AI辅助编程 - 但系统架构需求增长40% - 提示词工程(AI训导)成为新兴职位 ### 结论建议 1. **基础仍需掌握** 至少理解编程逻辑(如条件判断/循环结构),否则无法有效使用AI工具 2. **高阶能力增值** 聚焦: - 领域知识(如生物信息学) - 系统设计(如分布式架构) - 创新思维(如量子计算应用) AI本质是生产力工具,如同计算器未取代数学家,编程AI也不会淘汰程序员,而是推动人类向高价值领域进阶。掌握编程能力,将成为驾驭智能时代的"元技能"。
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