基本功仍然重要。
The fundamentals still matter

原始链接: https://jordangoodman.bearblog.dev/fundamentals-still-matter/

基本功仍然重要 | Jordan Goodman 的博客 主页 博客 2025年8月7日 随着大型语言模型的兴起,我看到许多技术专业人士公然跳过基本功。例如,在我的数据分析领域,SQL 是必备技能。然而,我看到人们盲目地信任大型语言模型的输出来开发 SQL 查询,却不知道如何解释或调试它们。我越来越不耐烦人们和组织使用大型语言模型的方式。我担心我们被过度宣传,认为大型语言模型可以神奇地弥补某个领域缺乏熟练度的问题。它能让你更快地得到答案,但如果你想将其作为自己的工作成果,仍然需要理解正在发生的事情。 随着组织试图将人工智能整合到他们的流程中,我希望基本功不会被遗忘。也许清理混乱代码的行业会成为一件事? :-) 由 Bear ʕ•ᴥ•ʔ 驱动

## 人工智能依赖的危险:基础知识的重要性 最近的Hacker News讨论集中在对过度依赖大型语言模型(LLM)会侵蚀基本技能的担忧上。用户担心未来,专业人士,尤其是在软件开发和游戏本地化等领域,会优先使用人工智能工具,而不是真正的专业知识,即使这些工具产生错误的结果。 许多评论者分享了“氛围编码”的案例——使用人工智能生成代码却不理解它——导致混乱且难以调试的系统。这可能会创造一个市场,为修复人工智能生成的错误提供“清理”服务。有些人甚至将其与马克思主义对资本主义的批判相提并论,认为实际技能的价值被降低,转而重视看起来有能力。 这场对话强调了保持基础知识的必要性,将LLM的使用比作依赖计算器——基本的理解仍然至关重要。人们担心持续的人工智能辅助可能会导致技能退化,并且认识到,虽然LLM功能强大,但它们不能替代批判性思维和解决问题的能力。最终,这场讨论表明,在日益依赖人工智能的世界中,可能会出现一种转变,即重视和有意识地培养真正的专业知识。
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原文
The Fundamentals Still Matter | Jordan Goodman's Blog

With the rise of LLMs, I am seeing tech professionals blatantly skipping over the fundamentals.

For example, in my world of data analytics, SQL is table stakes.

Yet, I see people blindly trusting LLM outputs to develop SQL queries, without knowing how to explain or debug them.

I am getting increasingly impatient about how people and organizations are using LLMs.

I worry that we are being over sold on a promise that LLMs will magically make up for a lack of proficiency in an area. It can get you to the answer faster, but you still need to understand what is going on, if you want to pass it on as your work.

As organizations try to integrate AI into their processes, I hope that the fundamentals are not forgotten.

Maybe another industry of cleaning up vibe coded messes will be a thing? :-)

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