Ik wil een beetje van mijn recente werkervaring delen. Steve Jobs noemde in zijn toespraak "Stay hungry Stay foolish" ook een concept: Connecting Dots. AI is de beste manier om je te helpen bij het Connecting Dots, het is een geweldige leraar die kennis samenbrengt. Blockchain is een zeer complex systeem, het omvat bijna alle systeemmodules in de computerwetenschappen, van gedistribueerde algoritmen, P2P-communicatie, codering en encryptie-algoritmen, geheugenpool, tot VM en programmeertaalontwerp, tot de uitvoering van transacties en gelijktijdigheid, en uiteindelijk de onderliggende KV Store. Het is erg moeilijk om de volledige systeemstructuur te begrijpen. In 2021-2022 heb ik veel moeite gedaan om, door het lezen van de documentatie van ETH, de Geth-broncode, het draaien van knooppunten en het debuggen met onderbrekingen, een fragmentarisch begrip te krijgen van de basislogica van de eth-executielaag. Ik weet dat transacties vanuit de geheugenpool in blokken worden verpakt, maar ik moest eerst de verschillende syntactische suiker van de programmeertaal Go leren, om verschillende optimalisaties en test- en compatibiliteitscode te omzeilen, en de codering- en decoderinglogica te begrijpen. Het vinden van de juiste kernfunctie is nog steeds een uitdaging. Zelfs met een basis in computerwetenschappen moet ik veel dingen stap voor stap uit de documentatie leren, wat veel tijd kost. De universitaire opleiding CS (vooral zelfstudie) heeft me enkele fragmentarische kaders en algemene kennis bijgebracht. Bijvoorbeeld, ik weet wat netwerkcommunicatieprotocollen zijn en dat ik met tools zoals WireShark pakketten kan vastleggen. Maar ik kan niet zo vaardig als een netwerkspecialist verschillende tools beheersen en verborgen aanwijzingen ontdekken door middel van spierherinnering. Met AI is er echter veel veranderd. Een recente taak heeft bewezen dat AI je snel van 0 naar 7 kan helpen, waarbij het de fase van het leren van het gebruik van tools omzeilt en je direct betrouwbare conclusies geeft. Ik hoef de basisprincipes van WireShark niet te leren, en ik kan via AI begrijpen welke datapunten ik moet volgen en welke informatie deze datapunten bevatten. Dus voltooide ik snel een taak in een nichegebied waar ik eerder nooit mee te maken had gehad, maar er alleen maar van had gehoord. Het effectief gebruiken van AI kan het tempo van onderzoekswerk met honderd keer verhogen. Onderzoekers hebben gestructureerde concepten in hun hoofd, en AI kan deze Dots snel met elkaar verbinden. Ik denk dat dit alles net is begonnen, en dat de toekomstige groei nog sneller zal zijn. Dit is een goed moment om Prompts/Agent/Skills op te bouwen. Een goed gebruik van AI kan een team in staat stellen om tien of zelfs honderd keer voor te lopen op de concurrentie.