AI原生应用开发：每天跟AI对话半小时，整个人生都开阔了！

作为一线码农，之前写代码遇到拿捏不准的函数功能就丢给搜索引擎，现在CV君更习惯于把问题丢给对话大模型，因为它不仅 写出代码、标配注释，还写出测试用例和程序解释 ，关键是秒出答案！

比如我想切分字符串：

内容来自文心一言

再比如，我要实现图像自适应二值化：

内容来自文心一言

也许AI对话大模型不会总给出一个完美无缺的答案，但 只要你提示词给的好，引导的对，就不会失望 。

这也催生了一个新工种：提示词工程师 。

一个优秀的产品经理，可以靠着提示词，就能让AI大模型“开发”出新APP的雏形。

程序员工作不保？！

不是的，只是 优秀的程序员必须要成为优秀的提示词工程师 ！

另一方面，AI大模型使得 写程序不再是科班出身的计算机学生的专利了 ！

每一次与大模型的对话，实际是一次编程，只是编程的语言是自然语言了， 中文、英文和Python一样都成为了计算机可以读懂并去执行的语言 。

曾看过一个评论“AI大模型使公司里NLP工程师原地失业”，它可以赋能应用得到比研究NLP的学者能做出来的更好的分词、命名实体识别、翻译效果，甚至 对文本的处理能力超出很多NLP中定义的任务 。

总结起来，只要你能正确的“提示”它，就能得到相关的处理能力。

语法纠正

文档结构化

跨语言提问、总结

不仅NLP，AI大模型的多模态能力，把强大的多模态理解、生成能力赋予了每一个开发者， 读懂、生成、数据结构化等等将成为强大的基础服务 。

未来的应用将不再只是业务逻辑的简单服务，而是 业务逻辑+强大的AI大模型赋能的AI原生应用 。

背靠AI大模型，已经出现了一些极其需要专业知识的应用，比如机器人律师：DoNotPay。

DoNotPay是一个提供法律服务的人工智能聊天机器人。最初是为解决停车罚单问题而设计的。后来逐渐扩展到其他法律领域，如索赔航班延误赔偿、取消订阅服务、申请退款等。可使用自然语言处理来了解用户的情况并提供个性化建议。

在英语学习领域，已经出现了一些APP，让用户与不知疲倦的AI大模型对话，用户实时获得语法、发音纠正，还能在各种场景中自然学习英语。