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时代背景

在当今时代，人们对AIGC的印象可能是从最近OpenAI推出的chatgpt人工智能聊天机器人开始，随着智能问答工具的进步和工具的升级，将巨大的数据量汇聚在一起，集成了一个应有尽有的知识库，并且能够通过问答的形式一步步诱导AI得出想要的答案。简而言之，它能做到任何事情！(只要是先前开发出来的技术，它都能帮你做到).....

但是AIGC这个概念其实在很早之前就已经提出，大概在十年前就有了这个概念，只不过在后续几年中逐步发展成熟，特别是在2020年代初期至中期经历了显著的增长和发展。2022年被视作AIGC发展速度尤为惊人的一年，各种应用如AI绘画、AI写作等开始广泛进入公众视野，并在不同行业产生影响。尤其至今有了chatgpt的影响，有的专家甚至分析它有代替传统crud程序员的可能。

Why AIGC play a key role in coding？

AIGC的出现为什么会造成那么大的轰动呢？是因为它彻底地改变了程序员们编码的思维，就像是发生了一场关于code的改革，人们不用再进行那些不必要的重复的工作，不用再将那些固定的trash code再一遍一遍地重复，AIGC会帮你做这些脏活累活，你只需要有自己的思维，将代码的流程整理好，你就能相较以前更轻松地开发出一个相同的项目系统，它相当于一个巨型仓库(超大规模的参数量)，再配上一个仓库管理员(海量对数据操作的训练)，你只要告诉他你需要什么，他就能从仓库将需求的东西’取‘出来，这就是大数据的力量。

通过一个简单的爬虫实例体验AIGC

假如你现在是公司的一名程序员，在项目的开发中，你的leader现在给你下发一个需求:你需要从豆瓣电影网站拿到排行榜前十电影的信息（电影标题、封面、主演....）,并转换为JSON数组...（如图下）

?以我们传统的代码思维：①我们会从url下手，通过发送http请求拿到源码                        ②再通过js的语法拿到排行榜中的电影列表table                        ③再获取table的各个属性                        ④最后封装成一个JSON数组

实现代码如下jcode明眼人应该都能看出来这种方法很费人，并且没有很高的技术含量....所以我们可以使用AIGC代替我们做这些工作，但我们该怎么操作呢？

首先通过检查豆瓣电影网站的源码得到我们需要的table标签，生成html代码。。

然后找到一个ai语言模型，然后通过提问的方式将需求提供给ai工具,如下..

会得到结果：

------这样我们就拿到了我们需要的JSON文件------*

总结

这样一来，完成上级给我们的任务是不是就更加方便简单了，前者需要70多行的代码，并且还需要不少的语法和代码堆叠，后者只需要拿到指定的源码并给出提示词Prompt，它就能完成我们所需要完成的任务.....这仅仅只是一个简单的实例，AIGC的强大远不止如此，它能够完成各种大大小小的项目需求，是我们程序员未来的发展中占据着很重要的一部分，在未来提示词工程一定会占据互联网市场的一片江山。

核心
就我个人对AIGC核心的理解，它的核心最强大之处不在于大模型的数据量之大，而是能通过对文字的理解读懂人们的需求，将巨大的数据量联动起来，组成了一个超级有深度的'最强大脑'。

以上就是我个人对AIGC的浅薄理解，希望能够对各个正在ai时代奋斗的小伙伴们提供一些的帮助。