從零開始：成為頂尖開發者的必經之路

 寫程式很簡單，但寫出優秀的程式碼卻是一門藝術。以下是一些關鍵技巧，幫助你在開發者的旅程中脫穎而出：

1. 深思熟慮的規劃
在動手寫程式碼之前，花些時間思考你要實現的功能以及如何高效地實現它們。規劃好架構，並不斷優化。如果有疑問，請教經驗豐富的開發者。

2. 模組化設計
避免冗長的程式碼，使用小而專一的函數和類來提高可管理性。建立通用且可重複使用的類，減少程式碼重複，並將特定邏輯分離。例如，在前端框架中，將相似行為的元件重構為單一、通用的元件，避免在這些元件中編寫特定條件或方法。

3. 有效的記憶體管理
記憶體管理不當會導致崩潰。在 C 或 C++ 中，記得釋放分配的記憶體。開發者應警惕記憶體洩漏，特別是在處理資料操作和事件時。

4. 團隊編碼準則
無論是 camelCase 還是 snake_case，保持一致的編碼風格對於團隊協作和程式碼可讀性至關重要。遵循團隊的編碼準則，維護乾淨且可讀的程式碼庫。

5. 精通偵錯技巧
偵錯是開發者必備的技能。學會使用控制台、日誌和偵錯工具來追蹤和解決問題。進行適當的錯誤處理，確保在出現問題時能通知使用者並維護應用程式功能。

6. 持續測試
編寫程式碼後，立即進行測試。記住，程式碼的變更可能會影響應用程式的其他部分，因此要注意副作用。定期測試和認識潛在副作用對於維護應用程式的完整性非常重要。

7. 不斷學習和改進
技術、框架和語言每年都在進步。透過業餘項目來學習新技術，保持知識更新。終身學習和適應新技術是保持競爭力的關鍵。

8. 善用 AI 工具
ChatGPT 和 Copilot 等工具可以提高工作效率，但首先要打好基礎。如果過度依賴 AI 而缺乏紮實的知識，可能會實施錯誤的解決方案。先用 AI 來澄清不理解的程式碼，隨著經驗增加，再用它們來提升程式碼品質。

這些指南將在你的開發者生涯中大有裨益。開始學習和應用它們，未來的你（和你的同事）將會感謝現在努力的自己。

人工智慧寫程式的真相

 在討論人工智慧（AI）寫程式時，大家常常忽略了一個重要環節：偵錯。偵錯是程式設計中的關鍵技能，通常比編寫初始程式碼更具挑戰性。事實上，偵錯的難度往往是編寫程式碼的幾倍。

如果你讓一個大型語言模型（LLM）為你編寫程式碼，並且它的程式碼達到了或超過了你的能力水平，但產生了錯誤，那麼你可能會陷入困境。一項新研究指出，LLM在回答同一問題的不同實例時表現出顯著差異。這些模型在數學推理中的脆弱性，發現它們的表現隨著問題中子句數量的增加而顯著惡化。研究假設這種下降是由於目前的LLM缺乏真正的邏輯推理能力；相反，它們只是試圖複製訓練資料中觀察到的推理步驟。

研究中加入與問題相關的單一子句時，觀察到所有最先進模型的效能顯著下降（高達65%），即使新增的子句對達到目標所需的推理鏈沒有貢獻最終答案。總的來說，此研究讓人們對LLM在數學推理方面的能力和限制有了更細緻的了解。

這項研究表明，LLM缺乏真正的邏輯推理能力，而是依賴於訓練資料中觀察到的模式。關鍵部分是「在回答同一問題的不同實例時存在明顯的差異」、「隨著問題數量的增加而惡化」，以及「當前的LLM不具備真正的邏輯推理能力」。

高級開發人員喜歡LLM的原因是它們可以相對輕鬆地閱讀程式碼。LLM最適合簡單的寫程式任務，這些任務在其訓練資料中得到了很好的體現，但它們難以解決更複雜和微妙的問題。如果閱讀程式碼對你來說很難，那麼LLM可能不值得你付出努力，因為你需要自己寫程式碼才能真正理解它的作用。

邏輯思維是程式設計的基礎。史蒂夫·賈伯斯曾說過，每個人都應該學習編碼，因為它教你如何思考。程式設計就像寫下指令清單，是引導機器完成任務、將複雜動作分解為其組成部分的方式，也是一種思考的方式。

這項研究顯示，LLM無法進行這種思考。它無法將任務分解為各個組成部分，只能「嘗試複製在訓練資料中觀察到的推理步驟」。當應用於程式設計時，這意味著當你想做一些非常簡單的事情時，LLM可能會在訓練資料中找到很多相關的例子，例如正規表示式或存取資料庫，並且表現良好。然而，當你嘗試做任何更複雜的事情時，LLM往往表現不佳。

LLM不會自己思考，它只是重複在其他地方找到的信息，就像「你嘗試過這個嗎？」即使「這個」與目前正在做的事情並不真正相關，也不太可能有幫助。它不了解問題發生的原因，只是試著應用歷史上對相關問題有效的解決方案，最終可能讓你原地踏步。

LLM就像一個自動複製和貼上的系統。它會搜尋要複製和貼上的程式碼，然後對其進行編輯和組合，使其適合你的程式碼庫。如果我們這樣看待LLM，我們就能明白一些事情。LLM並不是真正的程式設計師，它只是一個非常複雜的複製和貼上工具。因此，使用它提供的程式碼會帶來一些風險。對於你可以輕鬆驗證的簡單事情，請繼續使用。但對於任何更複雜的事情，你開始冒著引入錯誤的風險，這些錯誤可能需要很長時間才能修復，反而會降低開發效率。

只需一個 URL，就能複製網頁？探索這個開源神器！

你是否曾經想過，只需一個 URL 就能生成網頁的程式碼？現在，有一個開源函式庫可以實現這個夢想：

screenshot-to-code
https://github.com/abi/screenshot-to-code

這個工具利用了 OpenAI 的 GPT-4 Vision 和 DALL-E 3 技術，能夠將螢幕截圖轉換為 HTML、Tailwind CSS、React、Bootstrap 或 Vue 程式碼。只需輸入一個 URL，它就會為你生成對應的網站程式碼。

如何運作？

當你上傳螢幕截圖時，GPT-4 Vision 會讀取並理解圖像的內容，然後生成對應的程式碼。DALL-E 3 則負責生成與原始影像相似的圖像，幫助你直觀地預覽和理解生成的頁面佈局。

這個工具的亮點在於它不僅能從圖像生成程式碼，還能根據程式碼優化圖像。這種「圖像到程式碼、程式碼到圖像」的雙向優化，使得結果更加精細，更貼近用戶需求。

其他類似工具

另一個值得一提的工具是 Vercel https://v0.dev/，他們在自動生成程式碼方面也有很長時間的研究。雖然 Vercel 的工具也存在一些機械性翻譯 DOM 結構的缺點，但它們在簡化 Web 開發流程方面同樣具有潛力。

結論

「螢幕截圖到程式碼」工具在將螢幕截圖轉換為程式碼方面展示了令人印象深刻的功能，並有潛力簡化 Web 開發流程。雖然目前生成的程式碼在可維護性方面還有待改進，但這些工具對於快速原型設計和生成程式碼片段以獲取靈感仍然非常有價值。

人工智慧如何革新銀行業：你需要知道的變革

人工智慧（AI）已經在金融服務領域掀起了一場革命，從詐欺偵測到個性化財務建議，AI的應用無處不在。隨著AI技術的進步，它不僅能像人類一樣閱讀、寫作和推理、與人類自然互動，還能： 適應新情境並從經驗中學習，處理複雜的多步驟流程

以下是AI如何改變銀行業：

1. 提高效率和準確性
AI能以超越人類的速度處理大量數據，識別被忽視的模式和異常情況。通過分析信用歷史和交易模式，AI能簡化貸款審批流程，做出即時且準確的決策，降低風險並釋放人力資源以專注於策略性任務。

2. 個性化服務
AI能與客戶進行個性化互動，分析個人行為和偏好，提供量身定制的財務建議和產品推薦。這種大規模且一致的個性化服務能顯著提高客戶滿意度和忠誠度。

3. 詐欺檢測與預防
AI在詐欺防制方面也發揮著重要作用。它能即時分析大量文件和交易數據，識別可疑活動並標記進一步調查，通常能在詐欺活動造成重大損害之前進行干預。

面臨的挑戰
儘管AI正在改變銀行業，但也面臨一些挑戰。確保資料隱私和安全是首要問題，尤其是在處理敏感財務資料時。此外，訓練資料的偏差可能導致結果偏差，影響貸款公平性和決策準確性。

AI的決策過程缺乏透明度，可能難以解釋，為監管合規帶來挑戰。為應對這些挑戰，銀行需要實施強有力的資料治理實務、持續的系統監控並維持對關鍵決策的人工監督。這樣才能在利用AI潛力的同時，負責任地管理風險。

展望未來
AI的採用將不僅改變金融服務的提供方式，還將改變人們對金融服務的認知，確保更加安全、高效和以客戶為中心的金融生態系統。