一种快速编程的方法，推荐给大伙。

大部分项目还没到拼语言性能的时候，连拼框架性能都到不了。

@sphawkcn 有些还是需要的，例如我用 ruby 写了一个 web 程序，但 ruby 很难支持并发，然后让语言模型翻译成 go ，并改成异步并发模型，很方便。

用感觉语言先实现业务逻辑，用低级语言提高性能。

直接告诉 AI 你的需求，让它一步步给你写不就行了，还绕这个弯子干嘛

这种一般都只能是玩具吧，工程上这样做 复杂度要高很多，不如直接重写

@yellowsky 低级语言写代码，效率还是比高级语言低很多。

实际上，可以把高级语言，看成是给 llm 提需求的提示，但自然语言有太多细节很难描述，不如高级语言好用。

用低级语言来形容 C 可还行

c 也就算了，go 不是比 python 都简单快捷吗，为啥要脱裤子放屁

@vcbal 工程上可以把一个大框架拆成多个模块，每个模块独立实现，模块之间通过 web json 交互，这样耦合性非常好。

@mike163 #5 我都是给 AI 需求，让它一步步写，你只要把控好业务和逻辑不要错，项目就慢慢堆起来了，省时又省心，最后回看，自己考虑得都没它全面。

@yellowsky 肯定可以。不过我不写低级语言很久了，习惯用高级语言，但有时候高级语言性能不行，这时候就必须用低级语言。上面的办法就很好用了。

简单的一个函数、算法还行，代码多一点都是不可用状态，各种缺斤少两

直接让 ai 写低级语言不行吗。。。没必要绕一圈啊

我懂 OP ，非常可以

杠的都没意思了。

@mike163 Ruby 并发可以 关注 Async

https://github.com/socketry/async

直接让 ai 写 rust, 我写了好几个命令行小程序了

这个我会啊，我用 Python 写了一个通用的 OpenAPI 封装模块，然后让 AI 转成 go 和 Java 的版本，我调试了几次就直接可以用了，相当舒服，再也不用找人帮忙写了

@Hopetree 就是这个意思，用了就知道爽了。

@Mark24 我知道，就是不想用 asyncore ruby ，让大语言模型帮我转成 go 只花了 1 分钟。如果用 async ，至少折腾半天。 每个语言都有自己的优势。

1. 我都用"高级语言"把功能做完了, 为啥还要翻译
2. go 都成低级语言了啊

@njylll 1 部署，性能，并发支持等。2 实现同样功能，ruby 代码量可以是 go 的一半还少。

请教下 op ，我都是找网页单个文件手动翻译的，有啥便捷的方式吗？

你的想法，好几年前 facebook 就做过，但是只能做简单的小脚本，比较核心的问题是，出了 bug 完全无法排查，不过当时他们是基础的 seq2seq 模型，没现在模型那么大，设备那么烧钱，虽然目前大模型也做不了太大的项目就是了。纯人工开发的语言转译工具是有的，比如 python 有 nuitka ，不过，性能提升并不明显就是了，转译相对来说是比较复杂的问题，比如进 python3.8 的时候，我给他们提过一个 bug https://github.com/Nuitka/Nuitka/issues/630

最高级的语言不就是"中文"吗

AI 编程发展最终就是这样的，把最高级的语言“中文”翻译成最低级的“1010010100101”

@aizya 没看懂，我是直接把代码扔给大模型，让塔用目标语言写一份新的

@nekoharuya 以前模型能力不行。新代码质量很差。现在大模型编程能力上来了，写的代码质量比较好。

"就是先用 高级语言，例如 ruby python 把功能做出来，然后让大语言模型翻译成 低级语言，例如 go c/"

有这个时间，都可以直接 go/java 开发完成了

脚本语言应该是最精确的提示词了

你写一段工具代码这个办法还可以，但一个使用了多种框架的项目，你是没办法转换语言的。

PS：C 可不是什么低级语言，它也是堂堂正正的高级编程语言呢

go 有 gc 可能还行，c 大概率不行，我不觉得 LLM 会帮你加上有用的生命周期管理

依赖怎么办呢

我经常用 julia 先写然后自己翻译成 cpp 也感觉差不多，而且以后需要翻译的场景可能越来越少 https://www.reddit.com/r/Julia/comments/1g1gzlw/does_julia_still_produce_large_executables/

@alexhx 现代大语言模型可以自动 用目标语言合适的模块 替换。这是真正厉害的地方。

我自己写项目就这样，先用 Python 然后翻译成 C++，不过是纯粹锻炼和好玩。公司的不用。

一个具体的例子,用 ruby 写一个一个 自动生成 图片压缩的服务, 然后 转换成 go

require 'sinatra'
require 'open-uri'
require 'rmagick'
require 'time'


# Initialize cache
$image_cache = {}

# Cleanup task to remove stale cache entries
Thread.new do
loop do
sleep 8 * 60 * 60 # Sleep for 24 hours
current_time = Time.now
$image_cache.delete_if do |url, entry|
current_time - entry[:last_accessed] > 24 * 60 * 60
end
end
end

get '/' do
# Get the URL parameter
url = params['url']

# Ensure the URL is provided
halt 400, 'URL parameter is missing' if url.nil?

# Check cache for the image
if $image_cache.key?(url)
entry = $image_cache[url]
entry[:last_accessed] = Time.now
content_type 'image/jpeg'
return entry[:image_data]
end

# Fetch the image from the URL
begin
image_data = URI.open(url).read
rescue => e
halt 500, "Failed to fetch image: #{e.message}"
end

# Read the image data using RMagick
begin
image = Magick::Image.from_blob(image_data).first
rescue => e
halt 500, "Failed to read image: #{e.message}"
end

# Resize the image while maintaining the aspect ratio
begin
resized_image = image.change_geometry("360") do |cols, rows, img|
img.resize(cols, rows)
end
rescue => e
halt 500, "Failed to resize image: #{e.message}"
end

# Convert the resized image to a blob
resized_image_data = resized_image.to_blob

begin
# Convert the resized image to a blob
resized_image_data = resized_image.to_blob
rescue Magick::ImageMagickError => e
puts "Error: #{e.message}"
puts "Backtrace: #{e.backtrace.join("\n")}"
end

# Store the resized image in the cache
$image_cache[url] = {
image_data: resized_image_data,
last_accessed: Time.now
}

# Send the resized image data to the user
content_type 'image/jpeg'
resized_image_data
end%

转换后的代码,

package main

import (
"bytes"
"fmt"
"image"
"image/jpeg"
"log"
"net/http"
"sync"
"time"

"github.com/nfnt/resize"
)

const (
port = 8300
cacheCleanupInterval = 8 * time.Hour
cacheExpirationTime = 24 * time.Hour
)

type CacheEntry struct {
ImageData []byte
LastAccessed time.Time
}

var (
imageCache = make(map[string]*CacheEntry)
cacheMutex sync.RWMutex
)

func main() {
go cleanupCache()

http.HandleFunc("/", handleRequest)
log.Printf("Server starting on port %d", port)
log.Fatal( http.ListenAndServe(fmt.Sprintf(":%d", port), nil))
}

func cleanupCache() {
for {
time.Sleep(cacheCleanupInterval)
currentTime := time.Now()
cacheMutex.Lock()
for url, entry := range imageCache {
if currentTime.Sub(entry.LastAccessed) > cacheExpirationTime {
delete(imageCache, url)
}
}
cacheMutex.Unlock()
}
}

func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
url := r.URL.Query().Get("url")
if url == "" {
http.Error(w, "URL parameter is missing", http.StatusBadRequest)
return
}

cacheMutex.RLock()
if entry, ok := imageCache[url]; ok {
entry.LastAccessed = time.Now()
cacheMutex.RUnlock()
w.Header().Set("Content-Type", "image/jpeg")
w.Write(entry.ImageData)
return
}
cacheMutex.RUnlock()


log.Printf("Fetching image: %v\n", url)

resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
http.Error(w, fmt.Sprintf("Failed to fetch image: %v", err), http.StatusInternalServerError)
return
}
defer resp.Body.Close()

img, _, err := image.Decode(resp.Body)
if err != nil {
http.Error(w, fmt.Sprintf("Failed to decode image: %v", err), http.StatusInternalServerError)
return
}

resizedImg := resize.Resize(360, 0, img, resize.Lanczos3)

var buf bytes.Buffer
if err := jpeg.Encode(&buf, resizedImg, nil); err != nil {
http.Error(w, fmt.Sprintf("Failed to encode resized image: %v", err), http.StatusInternalServerError)
return
}

cacheMutex.Lock()
imageCache[url] = &CacheEntry{
ImageData: buf.Bytes(),
LastAccessed: time.Now(),
}
cacheMutex.Unlock()

w.Header().Set("Content-Type", "image/jpeg")
w.Write(buf.Bytes())
}%

@mike163 不是，我贴的这个不是大模型，这个是人工设计解析转译的，语言转译是非常复杂的，小脚本可以，大一点就没办法了，以我的黄油为例，游戏引擎，渲染框架，UI 框架，到游戏本身，数据结构，AI 算法，游戏逻辑，拼 UI ，还有周边的所有工具链，我做完这一整套，也就四五兆的代码，一个很小的文字黄油，而 AI 要做这种小项目的转译，目前希望也很渺茫