乱炖的起点
在运维工作中，工具是提升效率的关键支撑。不少运维人员都尝试开发工具，在实践过程中积累了诸多宝贵想法，这些可能为Ai与运维工作的融合提供一些思路，在此通过对群内运维小伙伴的交流进行了整理，希望为运维小伙伴们在Ai运维之路扫除点顾虑。
万事开头难
关于面向Ai编程，大家首先会想到学习路径、开发语言选择、解决需求和优化代码等多个维度，在此小伙伴给出的一些实践想法：
入门并不难，学习成本3-7天即可；
思想架构最重要；
现有思路和结果，以结果为导向反推过程；
前端使用vue，简单好用；后端建议使用go，写工具很简单，全平台编译；
面向AI编程，如果是AI也搞不定的需求，那该怎么解决？提问的方式不对，换个方式再来一次！
其实还有个问题，编程其实一个需求也有很多的写法，Ai推荐的代码，我怎么判断是不是最好的呢？
这个问题小伙伴的想法是：用Ai做开发首先自己要有基本的代码基础，能看得懂代码，不能完全空手去做，就算用Ai开发，自己也还是要去从基础学的，至少学成这个语言初级开发的水平，包括每次调试错误，多问问Ai为什么；然后有的调试很久的那种，还是要去网上论坛搜搜相关的经验贴知识帖。
有同感，如果自己不熟练不了解基本的几种写法，盲信Ai也有问题。
用Ai的时候也是在跟他学习，多问为什么，为什么这么做，也是逐渐提高自己开发水平，这样以后用Ai也可以少走很多弯路，很多很明显的路线错误你可以知己给他指出来不要这么做。
是的，答案就是这么朴实无华！运维小伙伴们在AI编程实践中总结的这些想法，涵盖了从学习、开发到应用的全流程，通过快速掌握AI编程基础、构建正确的开发思维、合理运用开发工具与语言、巧妙应对开发难题，运维人员能够突破传统工作模式的局限，开创出更为高效、智能的运维新模式。
运维行且知
一入Ai深似海？当我们迈过了Ai编程的入门，可能还有以下焦虑，在此小伙伴们也有自己的一些想法：
只能写提高自己效率的脚本或工具；
运维从早到晚都有事下班写、上班干活；
一没时间、二不会变现、三写的和商业化的产品整体差距太大，跟玩具一样！
开源作者，个人开发者不好干，工作稍微一忙就没空；
现在和以前不一样，找AI协助用的好， AI能顶10个人！
写的好，还是有市场的；
这种意义非常大，工具互相输出，收取对应的费用，比买那些商业产品要强太多了！
以一个非常低廉的价格去互相输出，而不是大家都造同样的轮子！收费了，就有支持的动力和责任！
其实面向AI编程给了我们很多的可能性，编写简单的脚本、实用性强的工具甚至是收费的产品等。虽然咱们运维自己在项目管理维度对商业产品要求非常高，但还是别把这种执念带到个人属性的AI产品开发中，因为AI提效后的运维开发，可以让运维从自己平台工程的视角去解决痛点，这岂不快哉！
总结
运维人员对 AI 编程的顾虑，本质上是对 “技术变革带来的不确定性” 的理性应对，而非对新技术的排斥。事实上，AI 编程并非运维工作的替代者，而是赋能者——它能解放运维人员的重复劳动，让运维人员有更多精力聚焦于痛点问题。
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