PCWorld 指出，开发者詹姆斯·布鲁斯（James Bruce）利用 OpenAI 的 Codex，在 15 分钟的原型设计和 1 小时的发布准备中，创建了乐高积木识别工具 brickbacklog.com。这个由人工智能驱动的网络工具帮助用户从成堆的积木中识别出特定的乐高零件。尽管布鲁斯拥有 20 年的开发经验，但手动完成这项工作原本需要数月之久。这个项目展示了人工智能如何极大加速网页开发进程，布鲁斯现在将自己视为项目管理人，指挥人工智能程序员工作，而不是亲自编写所有代码。
如果你曾用乐高搭过东西，一定熟悉那个声音：当你翻找合适零件来完成作品时，那些小塑料积木发出的哗啦声。Boy Genius Report 的撰稿人兼 WordPress 开发者詹姆斯·布鲁斯（James Bruce）想必对此深有体会。他自称是乐高狂热爱好者，曾描述自己对“淘来二手乐高散件箱”并“弄清楚里面混了哪些套装”的痴迷。
布鲁斯写道，他不喜欢的是，当“需要翻找 5 公斤积木”时，却要精确找到所需的乐高零件。要是有个网页工具能帮他追踪那些复古乐高套装里的积木就好了……
没错，你大概猜到下文了。布鲁斯启动了 OpenAI 的编程智能体 Codex，开始输入一些提示。
“在 15 分钟内，它就构建出了一个可运行的原型，”布鲁斯写道，“不到 1 小时，我就买好了域名，上传了第一个版本。这个版本还很粗糙，也无法处理较大型的套装，但概念验证已经完成，而且它已经能派上用场了。”
又过了几天，增加了几个新功能后，brickbacklog.com 正式上线。
“尽管我拥有 20 年的网页开发和编程经验，但构建这项功能可能要花上几个月，”布鲁斯继续说道，“现在，我感觉自己更像一个项目经理，指挥着一支由人工智能程序员组成的精英团队，让他们去解决具体细节。”
布鲁斯猜测，一旦人工智能“氛围编程”真正普及，届时人工智能智能体“会在网络上自动搜索它能解决的小烦恼”，那么他的编程技能“可能根本不再需要了”。
也许吧，但我认为，要让人工智能想出像布鲁斯的乐高积木查找器这样独特且巧妙的解决方案，还需要一段时间。去试试看吧。
