AI Code

最近，我在使用Cursor编写代码时，发现它在代码理解方面的能力已经超越了直接使用GPT。其中一个关键功能是全局搜索，它可以检索整个项目的代码并考虑上下文。

作为一个很久没有接触Flutter的人，我用Cursor实现了一个简单的APP，几乎所有的界面都是通过语言描述自动生成的。当我需要新增属性时，数据模型发生变化，相关文件的修改建议也会自动生成，这大大提升了我的开发体验。然而，这种方式可能效率不高。我发现，如果提供完整的上下文环境，自动生成整个项目的代码可能比逐个页面实现更有效。

在当前阶段，复刻他人的前端项目变得越来越容易。在这种情况下，研究如何编写代码似乎不再那么重要。我认为程序员角色的重要性正在缩小，简单界面可以通过自然语言快速实现。这个时候，AI已经充当了传统意义上的编译器的角色。

最初接触ChatGPT时，我认为它可能会成为手机上的智能助手，提升语音助手的智能程度。然而两年已经过去了，语音助手的功能仍然有限。我相信企业中有人正在开发这项功能，因为他们掌握了文本生成技术，并能与手机系统API交互，开发原型的速度比我自己快得多。

我使用微软的语音转文本功能时，发现如果发音不标准，系统很难准确捕捉我的意思，并且会漏掉一些词。这在我开发语音识别功能时尤为明显。小模型的识别精度低，而大模型又无法在设备端识别，这是一个需要权衡的问题。此外，用户的语言习惯每天都在变化，小模型难以捕捉不常见的语言搭配。

即使我将识别错误的文本发送给ChatGPT，目前也没有稳定的方法根据上下文自动纠正这些错误。或许通过软件方法进行调整是解决问题的途径。如果一个人的普通话和英语发音都很标准，这个问题可能就不那么明显了，但这样就限制了用户范围。