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title: "AI的分析报告"
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date: 2024-10-05 17:41:02
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author: "Wantsong"
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params:
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published: true
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tags: ["Original","Thinkpiece","TechEthics","BizWriting","CrossoverWriting","LearningSystems","DigitalEthics","EconomicBehavior"]
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categories: ["TECH"]
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差不多有两年没碰过代码了，最近实在抽不出其他人手，看来，AI生成分析报告这部分只能自己来了。
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从中秋假期结束到现在，我已经连续封闭开发了14天。借助Copilot，我开始使用从未接触过的Python语言来做数据分析。
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由于对Python的类库和语法几乎一无所知，实际上我几乎是让AI完成了大部分的编码工作：我负责写需求注释，AI则生成代码；当我遇到运行错误时，AI提供解决方案帮我解决问题。
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我没有系统地学习过如何进行数据分析，所以在实际操作过程中，才逐渐理解了分析工作的结构。起初我只知道时间序列分析（按年、季度、月份），并打算把它作为首个任务。然而，在与AI交流报告结构的过程中，逐步调整了顺序，最终将其安排为最后一个环节。
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在这个项目中，我负责的是体力活：包括具体的计算、模型训练、图表制作以及文本整合；而AI则担当起脑力活的角色，处理数据解读、总结结论及提出建议的工作。
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我的一些感想如下：
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- 程序员的就业环境正变得日益激烈，编写代码的门槛正在降低，其重要性也在减弱——以往在软件开发中占据大量工作量的编码部分，现在可以至少减半。
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- 然而，未来仍然需要大量的软件工程师。这就好比互联网刚兴起时，虽然变现困难，甚至产生泡沫，引发危机，但最终互联网迎来了长达二十年的繁荣期。
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- 当前的AI发展情况就如同互联网早期阶段，而AI对产业的赋能与颠覆将远远超过互联网的影响。
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- 因此，那些仅仅停留在表面操作层面的从业者——搬砖者，如果不深入到软件工程的核心，必将面临被淘汰的风险。
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如果大家有任何想法或想要讨论的话题，欢迎找我聊聊。九月份的时候，我还只有大约五六百页的PPT，而现在，已经有了实际应用的案例可以分享。
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下面是脱敏后的部分报告内容，就是Python + AI干出来的：
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https://hpit.wang/aireport_sample/ |