#FAANG

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宝玉
1个月前
来自 Reddit 一位拥有30多年经验的前FAANG（Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google）高级工程师被一个C++ Bug困扰了4年，花了约200小时却毫无进展。而Claude Opus 4竟然成功地解决了这个问题，并且是唯一能做到的AI智能体。 以下是 Reddit 上的帖子： *** Claude Opus 今天帮我解决了折磨我四年的「白鲸」级Bug 背景 我是一名拥有超过 30 年经验的 C++ 开发者，曾任职于 FAANG 公司担任高级工程师。我通常是团队里的问题终结者，当其他工程师卡住一周都解决不了问题时，他们来找我，我往往在他们站在我办公室里的时候，就能轻松搞定。 但今天，我被 Claude Opus 4 彻底折服了。 折磨了我四年的难题 四年前，我曾做过一次重构，对约 6 万行的代码进行了重新架构。重构解决了大量问题，但也带来了一个极端情况的 Bug。当某个特定着色器（Shader）以特定方式使用时，这个 Bug 就会显现。以前这个功能是好的，但重构之后，这个特定场景就坏了。 过去几年，我断断续续地花了至少 200 个小时想找到原因，但一直无功而返。这个问题非常恼人，但并不是特别紧急，没法完全停下手头的工作专心处理。 Claude Opus 4 的神奇表现 今天，我决定用 Claude Code 跑一下 Opus 版本来解决这个难题。我把新旧代码都给了它，告诉它：“去查一查，当年的重构到底是怎么导致这个问题的。” 让我没想到的是，它真的找到了！ 原来，这个功能在旧架构里之所以能正常运行，纯粹是因为偶然的巧合。重构后的新架构并没有考虑到这个巧合情况，因此就产生了问题。所以严格意义上讲，这并不是简单的逻辑错误，而是新架构的设计本身遗漏了旧版特有的边界条件。 整个过程我一共向 Claude 提出了大约 30 个提示，中间重启过一次。 之前我也尝试过 GPT 4.1、Gemini 2.5 和 Claude 3.7，都没有任何进展。最终只有 Claude Opus 4 解决了这个困扰我四年的难题。
#FAANG #C++ #Claude Opus #AI #高级工程师 #编程 #Bug解决
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fin
5个月前
最近仔细调研了一下，发现一个有点意外的事情，其实即便是FAANG这样的互联网大厂程序员，经常使用GPT的SDE的比例（比如说每周至少用一次，门槛很低了）比想象中低，准确的说，只有50~60% 刚得到这个数据的时候还是有点惊讶的，比直觉上低太多，这已经是排除了所有其他干扰项只看SDE的使用比例数据了 互联网公司内部做genAI/LLM工具的组，竟然也得自己分析如何提高公司内部用户留存率，笑死，竟然不是程序员们求着要用，chatGPT都问世已经两年了 所以在大厂里做SDE，只需要每周用一次GPT/genAI，就已经在拥抱genAI这项上四舍五入超越了快一半同行🤣 至于可能的原因，估计主要是现有老业务比较熟悉，coding和debug也都是业务逻辑，能用的地方不多，就算用了GPT也提升不大。 以至于在公司呆的越久的人用GPT热情越低，也是非常明显的普遍现象 另外的原因，估计也是LLM的表现不尽如人意，就算是有公司内部组专门做RAG而且水平不低，神经刀式不稳定降智也是常有的事 用公司内部的agent tool的人就更少了，百分比太低，以现在agent处理复杂业务问题的稳定性和可控性水平，能经常性玩转真是不容易 我也搜了一下网上其他人的调研进行验证，和我的数据结论基本是接近的，比如Gemini找了不少resource也说大厂weekly使用比例在50~75%之间 所以劈柴去年10月说的什么Google内部超过25%的code都是AI写的，那纯粹是画饼都不讲基本法了 这还是和genAI离得最近的程序员群体，如果把其他领域算上，那普及率就更低了，半导体员工经常使用公司genAI tool的比例，在20%以下 绝大部分传统半导体厂甚至没有内部支持的靠谱RAG（RAG做的非常差劲+不同组之间的资料是全保密的无法access，更不说RAG)，经常用genAI tool工作的比例(定义为每周用一次)能有10~15%不错了 openAI的颠覆所有领域取代程序员取代人的雄心壮志，只能说路漫漫其修远兮，即便是在硅谷，也没那么快 作为一个半导体从业者，这一年我也算是尽可能的使用genAI tool了，工作中平均每天的使用次数在10次以上，目前的感受是提高的效率很有限，可能…有5~10%？大概就是每周能节约几个小时的水平 ---------------------------------------- 2025新年resolution，更加积极的使用genAI tool，能通过genAI提高工作效率20%，我就非常非常满意了
#互联网公司 #程序员 #GPT使用率 #FAANG #genAI #LLM工具 #用户留存率 #数据调查