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人工智能代表着编程抽象阶梯的下一步——从机器代码到汇编语言，再到高级语言、框架，现在又到了自然语言接口。之前过渡的规则也适用于此：

更高的抽象可以提高生产力：用自然语言描述特征比逐行编写更快。
但是抽象有漏洞：当事情出错时（而且一定会出错），了解抽象之下发生的事情变得至关重要。
调试的复杂性不会消失：随着您指定的内容和实现的内容之间的差距扩大，它通常会增加。
最高效的开发人员将人工智能视为强大的工具，而非理解的替代品。他们利用人工智能加速开发，同时对生成的代码保持足够的了解，以便日后进行调试、优化和维护。

结论
在人工智能时代构建全栈应用程序并不是盲目地 科索沃电话号码列表 通过提示生成代码，而是要找到人工智能加速和人类监督之间的适当平衡。

新时代最成功的开发者将是那些：

利用人工智能完成适当的任务，同时保持架构控制
选择补充 AI 加速开发的基础设施
理解他们发布的代码，即使每一行代码不是他们自己写的
使用 Prisma ORM 等类型安全工具，为人类和 AI 编写的代码提供保护
随着人工智能能力的不断发展，这种平衡将会发生变化。但就目前而言，制胜之道在于兼具两者的优势：人类开发者的创造力和判断力，以及人工智能助手的速度和模式识别能力。