致还剩5年职业生涯的计算机程序们

用户满意度和团队协作 。

在软件包设计其发展的每个前期之中，都有都可的理论、新方法、技术开发计划、辅助工具以及规格等支撑着软件包设计在实践之中，并夺得了一定程度上加剧或彻底解决“软件包能源危机”的效果。然而，“软件包能源危机”并无法实际上销声匿迹或根绝，在新技术开发计划带给新机遇的同时也带给新关键时刻。例如，在寒测算、大资料、人工智能等课题，软件包系统的规模、精细性、安全性和通用性都援引了来得高的要求，而现有的软件包设计新方法和技术开发计划往往难以满足这些消费。因此，我们可以时说，软件包能源危机并无法实际上销声匿迹，而是呈现出相同的表达方固定式和特征。现在软件包设计面临诸多关键时刻。

那么依靠LLM ChatGTP 备用转换成字符串能已是逃脱狼人的银弹吗？

在软件包设计的其发展全过程之中从来就无法停止软件包设计备用所谓的探索，夺得了许多令人瞩目的进展。

例如，MDA（仿真动力框架）是一种利用直觉仿真来揭示软件包系统结构和暴力行为的新方法，它可以通过字符串转换成器将仿真变换为可执行的字符串。这样可以缩减手工编码的开销和出错的风险，降较低分析方法软件包工作效率和数量级。

另一个比如说是较低字符串或无字符串开发计划（Low-code/No-code Development），它是一种通过可视所谓界面来构建分析方法程序的新方法，不必撰写大量的字符串。这样可以降较低开发计划者对Smalltalk语言和技术开发计划子程序的依赖，降较低分析方法软件包机动性和生产力。

还有一个比如说是备用飞行测试（Automated Testing），它是一种利用程序或辅助工具来执行飞行测试用例并检验飞行测试结果的新方法。这样可以避免人工飞行测试的非常简单和较低效，降较低软件包飞行测试%和通用性。

之前一个比如说是Serverless（无路由器测算），它是一种将分析方法程序分解为多个独立调试的表达固定式，并由寒该平台按需分配天然资源并执行的新方法。这样可以缩减路由器政府机构和保护的开发计划成本和精细性，降较低软件包调试工作效率和弹性。

虽然，软件包设计备用所谓的进展可以加剧软件包能源危机带给的关键时刻，但是我们还是无法找出银弹。

AI 技术开发计划给我们带给努力。ChatGPT 和 GitHub Copilot 都是基于 OpenAI Codex 的人工智能仿真，可以根据表达方固定式所谓或字符串的读写，转换成都可的程序字符串。它们都可以帮助开发计划者降较低Smalltalk工作效率和数量级。你可以把ChatGPT 是一个对衹固定式的Smalltalk助手，可以通过对衹的表达方固定式说道开发计划者的情况，提供字符串建议，甚至写出非常非常简单的表达固定式 。ChatGPT 可以拥护多种Smalltalk语言，例如 Python, JaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# 和 C++。ChatGPT 可以在 Visual Studio Code 之中应常用。GitHub Copilot 是一个内联固定式的Smalltalk助手，可以根据开发计划者将要校对的字符串上下文，提供单行或多行的字符串建议 。GitHub Copilot 也可以拥护多种Smalltalk语言，并且可以根据编者或软件包转换成字符串。GitHub Copilot 也可以在 Visual Studio Code 之中应常用。

不管是 ChatGPT 还是 GitHub Copilot 能要用仍未不是非常简单的字符串补全或转换成一些CURD，DTO这类的非常简单字符串，而是必需根据揭示转换成精细算法的字符串，甚至还能按照一段时间精细和空间精细的要求去转换成字符串。你可以用它来转换成布隆过滤器，也可以用它来转换成实时规划算法来彻底解决优所谓情况，甚至你还可以用它来转换成训练BP 神经网络的字符串。只要通过正确的提示，它实际上可以转换成一个非常非常简单可以调试的软件包组态。它的这些控制能力与较低字符串或无字符串开发计划有着本质的区别，较低字符串或无字符串开发计划来得多是互换算法引入相同资料和相同的企业流程，并不能彻底解决无论如何的算法情况。

那么 LLM 就是银弹，只要将ChatGTP压入我们的，我们就可以射杀软件包设计这只狼人了吗？ 显然一定但会无法那么非常简单，ChatGTP这样的技术开发计划第二大情况在于如何精准的转换成字符串，如何把转换成的独立的组态复刻为一个软件包组态或者组态？ 如何确保转换成的字符串是适用卖家消费？

要彻底解决上面的这些情况，我觉得我们可以简介一下MDA。MDA 仿真动力框架是一种软件包设计新方法，由具体内容来说政府机构有组织（OMG）援引和推广。MDA 试图彻底解决分析方法软件包全过程之中如何降较低分析方法软件包的生产力和数量级和缩减人为因素错误和重复应常用工作；如何兼顾相同的该平台和技术开发计划，意味着软件包的可移植性和易用性。如何大大缩短分析方法软件包周期，满足快速变所谓的消费和美国市场。

OMG Model Driven Architecture

MDA 的核心思只想是将软件包系统的规范表示为相同复杂性的仿真，并通过仿真变换来转换成字符串。MDA 判别了三种主要的仿真类型：

测算比如说仿真（CIM），揭示了软件包系统所限于的企业课题和消费，而不考虑测算机意味着。该平台比如说仿真（PIM），揭示了软件包系统的特性和暴力行为，而不考虑具体内容的该平台或技术开发计划。该平台之外仿真（PSM），揭示了软件包系统在特定该平台或技术开发计划上的意味着确实。

MDA 通过判别一系列规格来拥护这些仿真类型，如为统一可移植（UML）、元具体内容来说军事设施（MOF）、XML 元资料交换（XMI）等。MDA 还提供了一些辅助工具和新方法来拥护从 CIM 到 PIM，从 PIM 到 PSM，以及从 PSM 到字符串的备用或半备用变换。

因此，MDA 意味着了字符串的备用转换成，但这并不意味着开发计划者不必需撰写任何字符串。开发计划者仍然必需撰写一些特定于该平台或技术开发计划的字符串，并且必需证明和调试转换成的字符串。此外，开发计划者也必需掌握如何成立、政府机构、变换、证明和重用各种仿真，并且必需遵循 MDA 的规格和规范。

MDA仍未相当完备，但是并无法将要获取大规模得分析方法。要只想把MDA用上来，就必需开发计划者不具备较高的机器修习控制能力和直觉思维，而不是意味着依赖于Smalltalk技巧。这对于一些习惯于传统观念分析方法软件包新方法的开发计划者来时说，有可能是一个关键时刻或障碍。MDA 还必需应常用一些规格所谓的可移植和辅助工具，如 UML、MOF、XMI 等。这些语言和辅助工具有可能不够成熟、稳定或易用，也有可能与现有的该平台或技术开发计划不兼容或不实际上拥护。另外，MDA 必需透过多次仿真变换，从 CIM 到 PIM，从 PIM 到 PSM，从 PSM 到字符串。这些变换有可能普遍存在一定的精细性、确定性或失真性，避免转换成的字符串数量级不高或必需额外的修改和调试。之前，MDA 必需在分析方法软件包全过程之中保证各种仿真之间的差异性和同步性。这有可能必需额外的一段时间和心血，并且有可能增加软件包保护和来得新的准确度。

我们可以看出应常用 LLM 技术开发计划来转换成非常非常简单的字符串要彻底解决的三个关键时刻和 MDA 无法获取大规模分析方法遇到的情况是类似于的。 MDA 通过测算比如说方固定式而来判别消费，用该平台比如说仿真来判别软件包的暴力行为，用该平台之外仿真来揭示意味着确实。LLM 的字符串转换成控制能力实际上可以替代该平台之外仿真，但是并不能替代测算比如说仿真和该平台比如说仿真。

那么要用 LLM 来转换成非常非常简单的软件包，必需有用户消费仿真判别和软件包暴力行为判别新方法，我相信这些新方法的出现但会采用表达方固定式所谓与结构所谓语言融为一体的方固定式而，应该是一种类似于SQL的第四代测算机语言，我把这种语言称为机器修习表达方固定式所谓（MNL）。

MNL非常类似于表达方固定式所谓，是一种非全过程所谓的语言，它不必需而无须执行步骤或算法，而只必需而无须只想要获取的结果或前提条件，而如何执行或采用什么算法是 LLM 去转换成的，这种语言的关键是要必需直观严格的判别软件包的消费和约束前提条件。如果借用 MDA 的内涵，MNL将于判别测算比如说仿真，该平台比如说仿真，而 LLM 表达出来并执行MNL来转换成字符串。为了配合应常用MNL还但会有之外的辅助工具但会被发明出来意味着转换成字符串的程固定式码，复刻，配置政府机构。当然 MNL也但会被常用软件包之外软件包的撰写。有了 MNL 就可以彻底解决如何让 LLM 转换成精准并实际上适用卖家消费的字符串的情况。 另外MNL的校对将不必需专门的校对辅助工具，因为它就是表达方固定式所谓的一个偏序，有语音和鼠标就可以读写MNL。

几周敢于预示一下未来，一段时间不但会直观，只是只想增加一些压迫感：

1. 2026年，MNL将但会出现，企业工作人员通过非常简单志愿可以应常用MNL去建立企业仿真；2028年，MNL大规模分析方法，解释器这个足球员销声匿迹；2030年，MNL意味着自举，MNL之外的辅助工具将但会应常用LLM来转换成；2035年，MNL被受过高之中教育的工作人员大量应常用，软件包能源危机仍然被提起；

10年之中软件包大型企业不但会销声匿迹，但是贩卖人同月的方固定式而将大体销声匿迹，软件包大型企业内仍然有软件包设计师，解释器这样的职位，必需了解表达出来大型企业企业的机器修习工作人员将是软件包大型企业的主要消费，另外测算机科学家将已是软件包公司的热门职位。

科技的其发展兼具突变性，昨日或许还是新兴足球员的软件包设计师，解释器，不到30年就但会变成从水和内壁里铜器的美洲狮和猛犸，意味着已是历史进程的一个引文。如果你是软件包设计师或者解释器你还有5年一段时间了解大型企业或者了解测算机把自己变成可以直觉思维的大型企业机器修习研究课题员或者必需彻底解决测算机核心情况的测算机科学家。人类的进步就是靠跟著的修习推动的，仿真如此，人也是如此。

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