AI盛行当下，你还会选择Stack Overflow 和 Reddit 吗？

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人工智能炒作与开发现实

每天都有新的人工智能工具出现，让开发人员变得过时。从代码自动补全到完整的错误修复，感觉就像我们只需更新一次 GitHub Copilot，就能一边喝咖啡一边看着机器人发布我们的版本。

但是，如果你花了_一个小时_在 2016 年遗留仓库中调试一个奇怪的错误，你就会知道这个事实：

人工智能确实有用……但它比 Stack Overflow 没那么有用。而且它肯定没有 Reddit 那种混乱的天才。

当然，ChatGPT 可以搭建 CRUD API。但是，当它给出一个“有效”的解决方案，却在生产环境中悄无声息地崩溃时，你猜最终会怎样？

凌晨 2 点回到 Stack Overflow，打开了五个标签页，生存危机日益加剧。

在本文中，我们并非反对人工智能，我们只是现实主义者。人工智能很酷，但它无法取代：

• 来自经验丰富的开发人员的久经考验的答案
• 讽刺性的 Reddit 帖子意外地解释了复杂的概念
• 还有 Stack Overflow，在这里，痛苦变成了可搜索的智慧

让我们深入探讨一下为什么当遇到_真正的_技术问题时，开发者论坛仍然比你最喜欢的人工智能助手更难对付。

共度苦难的魔力：Reddit 为何胜出

看到其他开发者因为困扰你的同一个 bug 而发疯，总有一种莫名的安慰。没有什么地方比 Reddit 更能体现这种集体崩溃的感受了。

与 Stack Overflow 严格的问答形式不同，Reddit 是一种氛围。你不仅能得到答案，还能了解背景、情感，有时甚至能了解到图书馆存在的意义和阴谋论。

Reddit 就像 Stack Overflow，充斥着各种表情包、咆哮，偶尔还会出现“我修好了，但我不知道怎么做”的情况。

浏览以下 subreddits：

• r/learnprogramming 对新手很友好，那里的人_都真心_想帮忙
• r/webdev充斥着对前端框架的辛辣评论，招聘人员也对你视而不见
• r/devops 中的混乱是一个特性，而不是一个 bug

Reddit 的特别之处在于它不仅仅解决问题，更在于让用户感受到被关注。有人已经和你经历过同样的困境。他们很可能已经在一个疯狂的、只有 40 条评论的帖子里记录了这一切，帖子里有代码片段、冷笑话，还有令人惊讶的洞见。

最棒的是？热门评论通常以类似这样的内容结尾：

“编辑：我笨了。结果发现少了一个分号。希望这能帮到你。”

确实如此。

Reddit 帖子提醒您，学习编码并不是一条直线，而是一条由世界各地的开发人员共同经历的坎坷之路，是的，其中_也会_有模因。

Stack Overflow 仍然是 Oracle（但前提是你问得对）

让我们面对现实吧：Stack Overflow 就像走进一个充满古代巫师的房间，只有你以正确的格式提问，他们才会分享他们的智慧。

写一个烂问题？你会被踩，然后彻底被遗忘。
写一个好问题？你会得到一个 2012 年的答案，但它在 2025 年_仍然_可以解决你的问题。

Stack Overflow 并没有死，它只是变老了，变成了那个脾气暴躁但聪明的大叔，他不闲聊，但总是修理你的车。

它可能不会像 Reddit 那样给你热情的拥抱，但它提供的_是_经过实战检验、同行评审的黄金答案。排名靠前的答案大多是：

• 特定于版本
• 充满边缘情况警告
• 实际框架维护者的评论

这正是 AI 工具经常忽略的细微差别。如果你问 ChatGPT 一个问题，它会自信地谎称一个根本不存在的方法。如果你问 Stack Overflow，你会得到：

“该函数在 3.1 版中已弃用。**doTheThingBetter()**请使用。另外，以下是前三种方法糟糕的原因。”

说实话，我们喜欢这种活力。

此外，Stack Overflow 还教你一些 AI 很少会做的事情：如何提出更好的问题。这门学科？它能让你坚持下去。它能磨练你的思维。它能让你成为一个真正理解解决方案的开发者，而不是仅仅复制粘贴。

所以，是的，用户体验可能停留在 2010 年，有时语气可能偏向精英主义，但你永远不会忘记因为没有包含错误日志而受到指责的那段时间，这是你应得的。

人工智能可以自动完成，但无法调试奇怪的边缘情况

人工智能可以给出令人惊奇的答案，_但并不总是正确的答案。_

当然，它可以自信地生成一个 50 行的 Python 函数，甚至格式化它，并解释它_认为_刚刚做了什么。但是，如果你现实世界中的 bug 是由恶意环境变量、错误配置的 Docker 卷或周二满月触发的竞争条件引起的呢？

人工智能比负责正则表达式的初级开发人员更快地完成任务。

我们不要假装 ChatGPT、Copilot、Claude 或 Codeium 之类的工具没用，它们确实很有用。它们非常适合用于样板、快速语法复习，甚至生成测试用例。但它们缺少一个关键的东西：上下文。

他们不知道：

• 您的旧项目正在使用哪个版本的库
• 你在容器中运行 Alpine Linux，且没有任何依赖关系
• 或者你的经理让你用没人知道的“新堆栈”重写一个工作功能

问问人工智能如何修复某个问题TypeError，它或许能给你一个简洁、理想的解决方案。问问 Stack Overflow？你会得到一篇长达三段的长文、五个边缘情况警告、一场关于性能权衡的评论战，以及你_真正_需要的东西，它们都隐藏在帖子的中段。

人工智能的答案通常看起来是对的，直到你真正运行它们。SO 或 Reddit 上的真正开发者？他们_已经_尝试过你即将尝试的这个愚蠢方法，并且留下了线索。

这就是人类与机器的区别：经历过调试创伤。

所以，继续用人工智能搭建 API 的框架，或者集思广益，设计一个算法吧。但是，当你的系统因为undefined无法实现某个功能而崩溃时_，即使它绝对应该实现，那又如何_呢？

您将返回到 Google 搜索：

_react TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map') site:stackoverflow.com_

我们都经历过这样的情况，甚至包括人工智能。

真正的开发者需要真实的战争故事

开发人员仍然花费大量时间阅读十年前的 Reddit 帖子、GitHub 问题以及 2014 年的晦涩博客文章，这并不是因为我们热爱考古，而是因为我们渴望了解背景。

真正的开发者不只是想要一个解决方案。我们想要知道 Bug 背后的故事。

AI 可能会给你一行修复程序，但它不会告诉你：

• 该问题仅在周三的生产中出现
• 该库维护者愤怒退出，并在 4.2.1 版本中引入了重大更改
• 修复成功了……但却造成了严重的内存泄漏，导致暂存区无法运行

这些都是你在 Reddit 咆哮、Stack Overflow 评论链和 100 条评论 GitHub 辩论中发现的内容，其中两个开发人员消极地引用 RFC，就像一场决斗。

你猜怎么着？真正的学习就在这里发生。

当一个随机开发人员解释他们的 AWS Lambda 函数如何因为没有人正确记录的默认并发限制而被悄悄限制，以及他们是如何在四天的痛苦之后发现这一点时，你会记住这一点。

您将学习：

• 哪里出了问题
• 为什么它不明显
• 下次如何预防
• 有时，什么_都不要_再碰

人工智能根本无法赋予你那种身经百战的智慧。这就像试图向聊天机器人学习生存技能，而不是向一个与熊搏斗并_获胜的_人学习一样。

有时候说实话，读到“我因为这个错误浪费了两天时间，这是我在它最终起作用之前尝试的所有方法”正是我们摆脱困境所需要的那种团结。

因为说到底，我们想要的不仅仅是修复问题，我们还希望在修复问题的过程中感觉不那么孤独。

模因、讽刺和士气

让我们来谈谈开发人员生产力的无名英雄：模因。

当你深陷一个毫无意义的 bug 时，你最不想看到的就是一个枯燥乏味的、自动生成的 AI 解释，听起来就像是吃过 Xanax 的客服机器人写的一样。你想要一个表情包。你想要一个讽刺。你想要有人说：

“兄弟，如果你在 2025 年还在使用那个图书馆……那就是在求助了。”

这就是 Reddit、Stack Overflow 评论和开发者 Twitter 的闪光点。它们不仅会解释修复方法，还会反复吐槽，让你永生难忘。就像轻轻地拍打你的大脑。

事实是这样的：幽默能提升记忆力。我们会记住有趣的错误信息、荒谬的解决方法，以及有人通过添加一个“功能”来修复竞争条件的案例setTimeout(0)。

即使是 Stack Overflow，在其乖戾的光辉中，也有这样的精华：

“这不是最好的解决方案，但它确实有效，我需要去吃午饭了。”

或者：

“你可以这样做，但将来你会恨你自己。所以别这么做。”

幽默不仅使学习变得可以忍受

它使它变得_人性化_。人工智能可能很高效，但它不会在凌晨 3 点你的大脑融化并且你的代码因为缺少逗号而拒绝部署时与你产生共鸣。

_所以，是的，我们任何时候都_更愿意选择尖刻的 Stack Overflow 评论或混乱的 Reddit 回复，而不是礼貌的 AI 段落。

那么什么时候应该使用人工智能？

我们不要把整个AI工具箱都扔到窗外。它并非全是幻觉和“我编造了这个方法”的回应。

人工智能有其用武之地，你只需要知道它何时提供帮助，何时悄悄地让事情变得更糟。

这时，ChatGPT、GitHub Copilot、Claude 或 Codeium 等 AI 工具就会大放异彩：

• 搭建样板代码：需要重复编写相同的 CRUD 代码吗？让机器人来做吧。
• 语法帮助：忘记如何编写 Python 上下文管理器了吗？AI 帮你搞定。
• 快速正则表达式或 SQL 生成：它基本上是 Stack Overflow 的自动完成功能。
• 凌晨 1 点解释概念：当你问一些基本问题时，AI 不会睡觉、不会评判、也不会大声叹气。

但当你的问题是：

“如何在 Node.js 中发出 POST 请求？”

到

“为什么这只会在周五的负载测试期间中断？”

那时您就可以远离机器人并访问 Stack Overflow 或 Reddit。

因为人工智能不知道：

• 贵公司令人厌恶的微服务架构
• 遗留代码中存在的 16 个随机边缘情况
• 您正在使用的软件包的具体版本，以及它与其他软件包冲突的原因

真正的强力举措？利用人工智能提升速度，利用社区提升深度。
先问问人工智能，了解一下大概情况。然后谷歌一下错误，找到 SO，再去读一个 Reddit 帖子，那里有人用牺牲一只羊的方式修复了这个问题，然后回滚到 Node 10。

像宝可梦一样，三个技能都各有优势。只是不要让AI当队长。

结论：人类帮助人类仍然胜过机器人

人工智能速度很快。人工智能很出色。人工智能偶尔会有所帮助。

但是，当你深陷困境，遇到一个违背逻辑、文档和生存意志的 bug 时，拯救你的并非人工智能。而是脾气暴躁、见多识广的 Stack Overflow 专家。是 2019 年 Reddit 上有人愤怒地发布了与你面临的问题完全相同的帖子。是那些在同一战壕中浴血奋战的开发者们的集体智慧。

人工智能给你答案，人类给你经验。

Stack Overflow 和 Reddit 不仅仅是工具，它们是一个建立在痛苦、好奇心和渴望比昨天更少犯错的渴望之上的生态系统。它们杂乱无章，固执己见，有时甚至带有讽刺意味，而这正是它们_真实存在的原因。_

所以，没错，用人工智能。让它自动完成，像一位不知疲倦的导师一样解释一切。但当事情出现意外时，他们总是会信任那些经验丰富的开发者。

因为归根结底，没有什么可以取代：

• Stack Overflow 上措辞恰当的答案，读起来像小说一样
• Reddit 上一个混乱的帖子，不知怎么就让一切都变得明了起来
• 或者互联网上的陌生人在评论结尾写道：

“希望这可以让其他人免受一周的痛苦。”

我们向你们致敬，Stack Overflow 的传奇人物和 Reddit 的幸存者们。你们依然掌控着互联网。

有用的资源

如果您遇到困难、感到疲倦，或者只是想知道您不是唯一一个在 Google 上搜索“为什么这不起作用”的人，那么这些链接就是您最好的朋友：

• Stack Overflow是经典，仍然有无可比拟的奇怪 bug
• r/learnprogramming为初学者和自学开发者提供友好的建议
• r/webdev前端、后端和全栈发泄和建议
• [](https://reddit.com/r/devops)当你的服务器宕机，你的理智也崩溃时， r/devops
• GitHub 讨论非常适合针对框架的支持和维护者反馈

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/PrqzxCeXA4XwD601jGFv9A
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