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麻瓜+AI混合工作流试验 6：用Python编一个小游戏，以及学习模式

101 2024-03-12
简单的提问，是因为不懂不会而问，深入的提问，是探索是激发是引导。在深度沟通中，提问者通常是对话的主导。
延伸阅读：提问的目的？好像没那么简单
目前和AI的互动中，基本上是我在提问，AI主要强在回答、解题上。什么时候AI反过来问我很多问题，或者说问答皆有，帮助我澄清需求，掌握了对话的主导权，那将又是一次比较可怕的飞跃。
也许，让AI扮演心理咨询师之类的提问者角色，已经可以了，我还没试过而已。
这几天一直看到有非技术人员，通过ChatGPT完成了一些编程任务，比如做个浏览器插件、爬虫啥的，有被鼓励到。也许（技术+心理）门槛真的足够低了吧，于是，我一个快20年没写过代码的人，在某个晚上试了一下，只是想弄出个最简单的可以独立运行的程序试试，结果真的在AI的指导下弄出了一个可以玩的贪吃蛇。

具体过程不说了，看一下我都问了AI什么问题，就可以发现我是真的0起点0基础。
选择编程语言
AI让我去官网下载，完成python的安装
AI指导我完成“Hello World”
使用TextEdit都能碰到问题
搞定路径问题
以及python与python3
解决各种配置问题
终于成功运行了“Hello World”

发现AI忘了我是MacOS
聊飞了，重头再来
对我来说，AI给的代码应该用在终端、解释器还是拷进.py也是很困惑
搞定pygame库的安装
并且我已经开始直接把错误代码丢给AI看了
继续请AI一次搞定
然后AI输出长度的限制问题又搞了一阵子
越来越懒，试图让AI承担更多
然后又提了一些新需求
……
其实过程还要更加曲折，我只截图了部分问题，但最终确实弄出了一个贪吃蛇，全程2、3个小时。
这个过程似乎是一种新的学习模式，从头到尾没有去看任何学习资料，也没借助其他搜索引擎啥的，而是以目的驱动，碰到问题解决问题。
当然，如果任务复杂的话，我认为还是要学一些前置的基础知识，可以让解题过程顺畅很多，但这种类似PBL（Project Based Learning）式的“用以致学”，值得好好体会。而AI给了这种学习模式极大的赋能，让我们更有信心、更勇于启动，过程中也不会怯。
PS：其实，离说一句“帮我做个‘贪吃蛇’”，然后AI直接就做出一个的时代也不远了，哪怕这个世界上从来没有过“贪吃蛇”，只要你能把需求讲清楚。这种成本的降低，让很多“试错”成为了可能。

原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MzE3MDQ3Mw==&mid=2650408947&idx=1&sn=b02ed30cb7caf353a2f055ba18ab7293
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