來看 A16Z 這篇 AI 趨勢報告的第三項: Docs are becoming a combination of tools, indices, and interactive knowledge bases
關於文件，這篇趨勢報告其實只有一小段的敘述而已, 但是我在實際的開發導入過程中, 我覺得 “文件” 才是 AI 推動整個流程改變的關鍵資源… 我把時間拉回兩年多以前 ( 2022/11 ) ChatGPT 首次發表的日子, 用一個簡單的演進過程來說明 “文件” 的重要性:
在 ChatGPT 剛開始吸引大家眼球的那一刻。當時大部分的人都這樣用:
請問 blah blah blah ..
當時的 ChatGPT, 能力有限, 只能依賴訓練資料來回答問題。沒有存取 internet 能力, 也無法上傳檔案, 唯一的 “input” 就是你問他的問題, 回答的好壞完全取決於模型能力以及提問的技巧。Prompt Engineering 在這時候被認為是個專門的技藝, ”AI溝通師” 這種職業也莫名其妙的流行起來 (結果現在完全消失了)..
後來，ChatGPT 在 GPT4 / GPTs 的年代 ( 2023/11 )，開放了 GPTs，也開放了眾多進階功能。你開始能在對話過程上傳檔案, 也能掛上 Custom Actions 有呼叫外部服務的能力, 這也代表 ChatGPT 有能力存取 Internet 了。這時你問的問題開始變成:
請參考我上傳的檔案, 參考 XXX 網站, 請問 blah blah blah, …
這時 AI 的 context 範圍開始變大了, 能力也提升了。輸入內容除了你的 message 之外, 也包括 tools, 以及 knowledge base. 在跟 AI 對話的世界裡, 資訊的 reuse 開始變的有效率了, 你不用一直不斷的複製貼上, 可以直接用 URL 或是 document 的形式 reuse 資訊 …
時間再來到 2024/07, GitHub Copilot 這類 AI Powered IDE 開始流行起來 (其實 GitHub Copilot 從 2021 就存在了), 內建在 IDE 的 Chat 也開始變成 Developer 跟 AI 對話的場合 (不再是打開 ChatGPT, 請他寫完 code 後再貼進 IDE)。這時操作方式整個翻轉過來了, 你可以以整個 Repo 為基礎來跟 Copilot 討論, 你可以直接 @ 要參考的檔案, AI 的回答也可以直接 Apply 到你編輯中的視窗, 不再需要你不斷的複製貼上
到了最近半年, 這些動作更高度收斂了, 甚至給 AI 的 instructions 都收錄到檔案了, 例如 /.github/instructions.md 這類檔案, 你不再需要每次開啟 Chat 就說:
你是個 AI coding 助理, 你要 blah blah blah …
於是越來越多團隊發展出自己的工作流程, 把過去團隊的開發規範, 程式碼撰寫原則, 文件規則等等各式各樣的規範, 都放到 instructions 內了。你只要開啟 VSCode, GitHub Copilot 自然就讀懂你的開發規範了, 你問他的問題他都會配合你的開發規範來回答你…
這整串的發展過程 (不過兩年的時間), Prompt Engineering 已經從 “對談” 一路發展到 “文件” 了。現在文件的角色, 已經變成 “給人看” + “給 AI 看” 的交集了。以前寫文件是很痛苦的事情 (因為寫了也沒人看)，而現在寫文件是很開心的事情 (因為 AI 會看，而且會照做)，而且寫文件也不用你自己一個一個字打出來，也可以由 AI 代勞幫你把 80% 的內容都寫完。
之前在研討會跟幾個朋友聊過, AI 會大規模的改善 “軟體工程” 這件事。軟體工程其實有很多很棒的 practices, 例如寫文件, 寫測試, 開發規範等等。但是最終都礙於 “人力不足”, 總有一堆理由說我程式都寫不完了哪有空寫文件這類 “理由”。AI 的出現, 一方面大幅降低這些 “文件” (也包含測試等等其他形式的產出) 的產生成本, 另一方面也大幅提升 “文件” 被 AI 使用的範圍。文件瞬間變成跟 AI 溝通最有力的管道, 文件變的 容易寫 (AI寫), 有人看(AI看), 有人用(AI會照做), 變成整個 AI 強化的工作流程的要角。
這演進過程, 是我對 AI 時代 “文件” 重要性的理解, 回頭來看 A16Z 的趨勢報告, 完全就是講這回事啊。不過沒有經歷這些過程的朋友可能無法體會它是怎麼發生的吧, 在實戰的過程中, 其實要綜合好幾個發展 (例如: 包含這報告後面提到的 MCP, Async, Template 等等)。等這系列後面我再舉幾個應用案例, 讓大家體驗看看, 文件實際上是怎麼演變成 AI 協作的關鍵角色的。
– 今天沒有其他參考資料了, 就 A16Z 的這篇 AI 趨勢報告, 我把連結放第一則留言
