它出錯不用付出任何代價
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那時候快過年,系統一直崩潰。我做了一個能在 Telegram 上定位問題、緊急處理的機器人。它到今天都沒有接大模型,而理由跟能力無關。
AbstractRight before Chinese New Year our system kept falling over. I built a bot that lets me locate faults and run emergency ops from Telegram. It still has no LLM behind it, and the reason has nothing to do with capability.
那時候在想什麼
那時候快過年了,我們的系統一直崩潰,三不五時就得緊急處理。
那是一套經典的、低成本雲服務的 Spring Cloud 微服務叢集。出事的時候人得在電腦前面,開好幾個介面一層一層找。
我想要一個遠程的調適工具,可以在 Telegram 上做全方位的錯誤定位跟緊急運維,然後由人接手處理障礙。
實際做了什麼
初始的架構是我自己做的,後面的功能讓 AI 去改。
上線的是穩定版,我本地還有一個測試環境可以測新功能,等到真正穩定才會上正式環境。
它現在算是我的分身,目前只有我在用。
試過但沒留下
接大模型這個選項。
這個機器人到今天都沒有接。理由不是它做不到,是我還不信任它。
我判斷一件事的時候只評估四個面向:這裡的不確定性是什麼、誰最怕它、誰在承擔它、為此要付多少錢。
把這四個問題想過一遍就會發現,利息、殖利率、波動率,本質上都是報價單。它們在為不確定性標價。在這個時代,真正值錢的是你對未來的掌控力。
而大模型出錯,它不用付出任何代價。
這就是它不進生產環境的全部理由。承擔後果的是我,不是它。一個不承擔成本的東西,在這條線上沒有決策權。
結論
這個專案的 commit 訊息是我全部專案裡最差的一個,三成五完全沒有內容,整排的 fix。
初期急著驗證,一切從簡。文檔對我來說是最費時的東西,我完全不想寫。後面開始讓 AI 改,訊息就比較像樣了。
那是工具變了。
不過工具變了不代表責任跟著轉移。它可以幫我寫文檔、改功能、補測試,可是按下部署的那一刻,帳算在我頭上。