10月5日消息，你的工作未来会被人工智能（AI）取代吗，从概率上说基本都会。根据OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼的预测，在未来的经济体系中，大约40%的工作任务将由AI完成，这一变革速度远超历史水平——过去每75年职业结构才会自然更替一半。他坦言自己对ChatGPT的发展感到“有点害怕”，并警告这项技术可能彻底重塑社会结构，甚至“消灭”大量现有工作岗位。那些具有高度重复性与程序化特征的职业首当其冲，例如客服、基础编程和报告撰写等。有分析指出，客服行业在未来甚至可能完全消失。面对AI带来的冲击

掌握9个技巧提升ChatGPT生成代码效率：1.明确语言和环境；2.提供输入输出样例；3.分步实现复杂功能；4.指定代码风格；5.要求解释逻辑；6.处理边界情况；7.迭代优化代码；8.验证安全性；9.结合官方文档协同开发。

答案是系统化流程七步法：明确需求、拆解模块、生成骨架、分步验证、补全异常、整合调试、文档迭代。用AI做全流程开发，需主动引导而非被动生成，确保各环节精准可控，提升应用质量与维护性。

10月4日，360集团创始人周鸿祎在谈及人工智能发展趋势时抛出一个极具启发性的观点：当人类掌握AI技术后，其综合“智商”有望达到230。他指出，早期的人工智能大模型智商大约只有六七十分，但如今诸如ChatGPT、谷歌Gemini等主流大模型的智商已攀升至130，这一数值已经超过了普通人的平均水平。不过，周鸿祎强调，这并不代表AI将取代人类。相反，他认为人类可以通过与AI深度协作，实现能力跃迁。随着人工智能迈入智能2.0时代，衡量人类智力的标准也应更新——不再局限于大脑本身的认知能力，更要包含对A

本教程旨在指导开发者如何在Python中使用AsyncElasticsearch客户端高效执行异步批量操作。针对helpers.actions.bulk不支持异步客户端的问题，文章详细介绍了如何利用elasticsearch.helpers.async_bulk这一专为异步设计的辅助函数，实现数据的非阻塞式索引、更新和删除，确保Elasticsearch操作的流畅性和高性能。

ChatGPT能解析代码逻辑并优化结构，提升可读性与维护性。它可解释复杂函数行为、梳理分支路径，降低理解门槛；建议拆分长函数、提取常量、应用设计模式，改善代码结构；还能基于语义提出装饰器、中间件等高级重构方案，推动对话式开发演进。

N软网报道，近期Windows11的WindowsCopilot迎来了一些更新，其中最引人注目的是广告的引入。当用户在某些特定的搜索请求中，如对比“AmazonPrime与Netflix”，会在Copilot界面内看到有关AmazonPrime的广告内容。这并非完全出乎意料，因为WindowsCopilot实际上是在MicrosoftEdge的WebView中依托BingChat运行的。虽然谷歌在其平台中一直存在广告投放行为，但微软似乎也在采用类似的商业模式。尽管BingChat相对较新，

生成的代码不一定能直接运行，需经验证与调试。模型可能输出语法接近正确但存在函数名错误、缺少导入、变量未定义或逻辑漏洞等问题。例如请求“用Python读取CSV并画折线图”时，常遗漏importmatplotlib.pyplotasplt或误写pd.read_cs()。应检查模块导入、函数拼写、变量一致性及外部资源路径，并通过小数据测试核心逻辑。遇报错时定位异常类型，结合错误信息让模型修正，分段执行代码并添加try-except增强鲁棒性。提升质量需明确语言版本、提供输入输出示例、分步实现并要求包

答案：掌握与ChatGPT协作前端开发的技巧需明确需求、分步生成、使用专业术语并优化结果。具体而言，应详细描述页面类型、元素、风格及响应式要求；采用分模块方式依次生成HTML结构、CSS样式和交互效果；通过提及Flex布局、CSSGrid等技术关键词提升代码准确性；最后人工检查命名、冗余代码及兼容性，并可指令AI优化结构，如实现汉堡菜单或精简CSS，从而高效构建高质量网页。

生成式AI持续搅动着你所关心的每一个创意领域。尽管版权侵权争议不断，相关诉讼频发，像OpenAI这样的科技公司依然在利用受版权保护的艺术作品训练其模型。9月30日，OpenAI发布了其视频生成模型Sora的升级版——“Sora2”。该系统默认会使用受版权保护的内容进行自我学习，除非版权所有者主动提出退出请求，否则其作品将被纳入训练数据集。因此，大量由AI生成、包含你熟悉甚至钟爱的经典角色的内容正不断涌入网络。据404Media披露，他们获得了一批由Sora生成的视频片段，其中出现了皮卡丘以及一个

终于，ChatGPT开始在电商赛道闭环了。同样一个需求：你能帮我为朋友找到一份很棒的乔迁礼物吗？可能是手工制作的陶瓷餐具，白色和棕色的，价格在100美元以下。以前可能只是给出相关建议或推荐（可望不可即），现在却能一步到位下单支付（直接在ChatGPT买买买）。没错，这就是OpenAI刚刚推出的购物功能，用户可以在使用ChatGPT时直接下单Etsy和Shopify这两个平台的商品。OpenAI总裁GregBrockman在确认这一消息的同时，还透露将会有更多商家参与其中。网友们则

答案：ChatGPT通过精准提问辅助调试，需提供期望行为、实际错误、完整报错及环境信息，并可引导其分析语法、逻辑、空指针等常见问题，同时生成测试用例、日志建议或代码重构方案，提升排查效率。

明确指令可高效生成配置文件。例如“生成Nginx反向代理YAML，监听443端口并转发至本地3000端口”比模糊请求更精准。指定格式如JSON或YAML，并说明用途和结构，能提升输出准确性。

用好ChatGPT可显著提升编程效率。1.自动生成带异常处理的函数代码；2.快速生成覆盖边界条件的测试用例；3.智能生成YAML、JSON等配置文件；4.一键转换代码风格或语言；5.根据结构生成API文档片段；6.批量重构变量名并添加日志。精准提示词是关键，结合工具使用效果更佳，帮助程序员摆脱重复劳动，专注核心逻辑。

用ChatGPT可快速生成API服务代码。通过明确指令，如“用Express写用户管理API”或“用Flask写天气查询接口”，可获取完整代码模板，包含路由、中间件和响应处理。分别使用Node.js的Express或Python的Flask框架，初始化项目并安装依赖后，即可本地运行。结合输入校验、错误处理、CORS跨域支持及环境变量管理，提升稳定性。测试通过后，可部署至Vercel、Render或云函数平台实现公网访问。关键在于清晰指令与后续优化，几分钟内即可上线基础API服务。

明确需求、分步引导、主动审查、持续迭代是用好AI编程的关键。首先需精准描述任务细节，如语言、场景与性能要求，避免模糊指令；其次将复杂系统拆解为API设计、逻辑实现、模型定义等小步骤交互推进；生成代码后须严格检查安全性、效率与规范性，防范SQL注入、输入漏洞等问题，并可让AI自评优化；最后通过反馈不断调整提示词，提升输出质量。AI并非替代开发者，而是通过高效协作放大个人能力，真正释放生产力。