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最近开始摸 devops 相关技术栈，1 个小时快速 terraform 过一遍，连 doc 都没完整看过，直接依赖 gpt 写 tf 配置文档，自己掌握结构就行了。
对于一些其他技巧，比如 variable 和 module 的定义，知道后，再让 gpt 修复整体结构。
terraform
--modules
----vpc_subnet
------main.tf
------variables.tf
backend.tf
use_module.tf
基本就能开打了。
自己玩了 aws ，然后找一些第三方的 provider 玩玩，比如 lxd 。发现只要了解下 doc 的大纲，看看有什么可以实现的，基本都可以问 gpt 要答案。实在太方便了。
以前叫干中学，现在直接干就完了。
1w 小时定律起码减少到 5000 小时，devops 这块代码量不高，可能会继续减少到 1000 小时。
顺便，现在转 ansible 了，通用性更高一些。
对于一些其他技巧，比如 variable 和 module 的定义，知道后，再让 gpt 修复整体结构。
terraform
--modules
----vpc_subnet
------main.tf
------variables.tf
backend.tf
use_module.tf
基本就能开打了。
自己玩了 aws ，然后找一些第三方的 provider 玩玩，比如 lxd 。发现只要了解下 doc 的大纲，看看有什么可以实现的，基本都可以问 gpt 要答案。实在太方便了。
以前叫干中学，现在直接干就完了。
1w 小时定律起码减少到 5000 小时，devops 这块代码量不高，可能会继续减少到 1000 小时。
顺便，现在转 ansible 了，通用性更高一些。
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loading 2025 年 6 月 15 日  5
代码推进速度太快，其实干中学的效率很低，无法沉下心研究，最后都是债务。
还是要单独抽点实际研究，毕竟脑子记忆速度太慢。 |
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SiLenceControL 2025 年 6 月 15 日
都是工具
现在有了 AI 学啥都更快 更多是与人比愿不愿意学 |
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renmu 2025 年 6 月 15 日 via Android 1
这是熟练使用 ai 来进行 devops ，而非熟练使用 devops
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cmdOptionKana 2025 年 6 月 15 日 via Android 1
基础不牢，走得不远。
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ota OP 1
@renmu 是的，ai 给人最大的感受就是，你的提问决定 ai 的质量。
提问得基于你对需求的确定性，以及对技术的可行性了解。 所以一般不了解的技术栈，先让 ai 明确是否能解决我的需求，其次就是对沉默成本进行对比，如果有多个 iac 的话，也就是第一步，选型。 然后就是找个入门文章或视频，掌握工作流程，5%的知识需要自己完整掌握的，这是唯一需要大脑记忆的。 第三步就是文档扫一遍，了解即可，为询问 ai 做知识储备。 然后就可以开干了。简单的工具，比如配置定义基于 json 或者 yaml 的，基本按照这个方式大体都能解决，ai 解决需求的关键就在于将需求细分。 但不得不说，ai 降低内卷难度，却增加了内卷的广度。对于 startup 来说，ai 辅助，ai first ，这些已经超过 cto ，成了必须品。再也不单一依赖某个大佬了。 |
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z7356995 2025 年 6 月 15 日 via Android
可能以后学习方向不一样，不能学得太细，时间一定的情况下，学得太细，学的宽度泛度就有限，可能要学习怎么和 AI 配合上，就好比公司老总，不能每个细节自己都懂。
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frankies 2025 年 6 月 15 日
AI Code 一时爽，后期维护火葬场。
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ppxppx 2025 年 6 月 15 日 via Android
AI 确实很好用，能降低入门难度，逻辑简单的代码或者很常见的算法写的都很快。但是核心的东西还是要自己来，不然 prompt 写半天 ai 搞不定更浪费时间。复杂的东西写 prompt 其实也不是特别简单的事情。
刚刚用 cursor agent mode （ claude 4.0 max mode ）写代码，我自己搞好了几个单元测试，写了一大段 prompt 。最终生成的代码过了单元测试，但是是错的，稍微改下测试就不行了。其实这个过程也挺费时间的（加测试样例这些搞了大概一个半小时），还是要对 ai 的能力有一定把控才能更高效。(浪费了 100request, max mode 真费 request) 个人看法：开发用到的东西自己还是都得会，不然出问题都没法修，或者不知道出问题。但是 AI 用好了能大幅提高效率。 |
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ota OP @renmu 离开 ai 干不了任何事情，这是肯定的。但历史不会回滚，只会越来越依赖 ai 。的确，不知道原理，可能多少有点架空的意思，往后也许我只是个提示词达人，对技术本身并没有多深入，甚至技术我都摸不到，完全通过 ai 的中间件操作底层逻辑。
这对技术发展没啥贡献，但对降低解决问题的门槛和提高效率有显著的作用。 |
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ota OP @z7356995 谷歌裁了大部分的中级程序员，仅保留高精尖的人才。但这些中级程序员不管换到哪个 startup 都是 cto 般的存在，所以反推一下，ai 不能解决的问题，大部分都是技术革新本身，而不是竞品的开发，我们大部分人还是 copy 或者二开的范畴，很多东西都是市面上已经存在的，或者是融合怪的产品，并不具备技术革新的属性，所以对于大部分程序员来说，解决实际问题为主，而非理论研究以及规范的制定，AI 当前充当一个中级程序员的角色是当前的趋势，未来可能向更高级发展。
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ppxppx 2025 年 6 月 15 日 via Android
用了一段时间，AI 确实有点像非常非常厉害的模式匹配。同样复杂的算法，比较常见的能写的很好；但是很少见的就写的很垃圾，这种时候可能关掉 AI 写会更舒服。
AI 虽然知识储备拉满，但是和人相比泛化能力还是不行。 |
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sagaxu 2025 年 6 月 15 日
简单没门槛，且资料丰富的东西，AI 尽管会经常胡说八道，但还算做的不错。稍微有点儿门槛的东西，AI 把答案给你，你根本看不懂，更无法分辨真伪。真正比较难的东西，前置知识门槛太高了。
请一个偶尔会胡说八道的老师一对一辅导，是抹不平陡峭的学习曲线的，最多也就减少平坦的学习曲线的时间成本。 |
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Lemonadeccc 2025 年 6 月 15 日
老哥 devops 是按照 DevOps-Roadmap 搞得么，也想搞一搞
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mumbler 2025 年 6 月 15 日
学这些干什么，知道个大概，让 AI 员工去处理细节就行了，时间花在与 AI 沟通和管理上，马斯克如果每个技术细节都要去学，他不可能控制 6 个公司
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ota OP 1
@Lemonadeccc 不至于，那太庞大了。只掌握一些基础而已。
https://im.gurl.eu.org/file/AgACAgEAAxkDAAEBNT1oTlqKkTCtsfyOIKfKlgkeMpasDgACZ7IxG5mncUZ7zcqgbFZn_wEAAwIAA3cAAzYE.png 基本不花什么时间。没有 ai 辅助的话，我估计 ansible 和 terraform 都不会在学习列表内。k8s 是必须的，但不至于自建。我主要用 scaleway 的 k8s 。 |
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iOCZS 2025 年 6 月 15 日 1
吕布是吕布，潘凤是潘凤，关青龙偃月刀什么事。。。
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Zien 2025 年 6 月 15 日 via Android
我感觉 AI 挺消耗知识储备的，有储备用 AI 可以事半功倍、融会贯通，缺少储备的领域连问出好问题都难。
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mogita 2025 年 6 月 15 日 via iPad
这不就相当于快速撸网贷，撸时爽，下月场
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SayHelloHi 2025 年 6 月 15 日
用 AI 写了几个小工具 刚刚开始蛮好的
后来又增加了几个需求 由于不知道 AI 是如何实现的 把代码看来一遍 在实现新需求 感觉还是有点费时间 除非是一个一次性需求 后期不维护 |
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yibo2018 2025 年 6 月 15 日
很多东西后面会慢慢的变成黑盒，全权由 ai 去处理，这是趋势。
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Biggoldfish 2025 年 6 月 15 日 via Android
“谷歌裁了大部分的中级程序员”
"这些中级程序员不管换到哪个 startup 都是 cto 般的存在" 这都哪跟哪 |
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ota OP @yibo2018 很同意，現在更多的是在工具鏈整合上下功夫，定制更智能化的工作流。比如 Viggle + Noiz + Vozo 完成一個 vtuber 的宣傳視頻。對於大部分自媒體人來説，是完全不知道裏面的原理的，只是工作流的預設拿來就復用了。修修改改，直接能生產級別了。ai 太方便了。
以前要完成這些工作，非編工作者打 keyframe 都要按月來出產。周期縮短的不切實際。完全顛覆之前的工作方式。 |
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ota OP @Zien 嗯，所以 ai 到底是個工具而已，只是這個工具不光能幹活，還能補充知識儲備，完全跨領域的，的確迷茫。比如我完全不知道寵物醫院的專業性，後來瞭解默沙東獸醫手冊，家裏的寵物再去看病就心裏有譜了。從小白立刻到專家這種絕對是不可能的，但消除一定差距的確是當前的趨勢。AGI 未來能夠實現，那麽基本上就真的不需要自己親歷親爲了。
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laike9m 2025 年 6 月 15 日 via Android
我很赞同那个说法：AI 可以把人人从 1 分迅速提到到 90 分，但无法解决从 0 到 1 的问题。换句话说就是你起码得有一点编程基础，才好使用 AI 。
一个真实例子是一个非程序员用 AI 写 app ，结果光是成功运行 AI 给的 git 命令就花了两天 |
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lscexpress 2025 年 6 月 15 日
你用 ai 学个外语试试，ai 有 ai 的弊端，没有那么神奇。
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ota OP @lscexpress 那就不學了啊。直接翻譯了。備用機是 z flip 6 ，直接内外屏實時翻譯。接打電話也可以。當然，小錯誤肯定有，但基本不影響主綫活動。
當然，學習的話，學習曲綫也會減少很多，可以和 ai 對話，24 小時 1 對 1 家教。 完全依靠 ai 不可取，我也不是上來就依靠 ai 寫 tf ，也是學了點皮毛后，藉助 ai 完成需求。 |
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kenshinhu 2025 年 6 月 15 日
关于这个问题，ThePrimeagen and Lex Fridman （ ）
有提及过 之后的学习技术时先从官方文档花一点时间如大概 十个小时看过一篇，再使用 AI 开发。就是先有个对整体有了中阶段的了解后再通过 AI 编写开发，人类做个大概方向，AI 做细节处理这样辅助才比较有效率。 至于学习技术以外的内容，我觉得跨学科/行业最好有个师傅之类的人先领入门后再通过 AI 问答的来交互/实验。 |
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512357301 2025 年 6 月 15 日 via Android
用 AI 有一种“周芷若、梅超风练‘九阴白骨爪’的感觉。。。”
初期挺爽，但一旦遇到练过全本“九阴真经”的就完犊子了。 就算想补基础也没那个耐心了。 |
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512357301 2025 年 6 月 15 日 via Android
@mumbler 马斯克肯定不用学，他只要会管人就行。可大家作为码农是要学的，基础很重要，否则就被 AI 架空了，搞事情深一脚浅一脚的，没开玩笑。
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Ilavena 2025 年 6 月 16 日
我也深有感触。最近在学深度学习，借助 AI ，我 21 天学完了 pytorch 框架，是大大小小知识点。边学便感叹 AI 真是太强大了
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MEIerer 2025 年 6 月 16 日
下一次工业革命？
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