先不用談那些面試會遇到的問題，因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting
跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code，而teaching的的結果是使用者會
寫code

不可能無中生有，因為這違反了目前LLM的基本邏輯：文字接龍。所謂的文字接龍
，前半段提示詞的好壞，決定後半段生成內容的品質，當用戶連怎麼正確描述自己
的問題都不會的時候，LLM只會生出不成熟，不符合需求，需要大量修改的產出，

第二個，程式以外，還有架構，真正在業界寫程式跟在學校不一樣，一個應用包含
的許多程式會被切割成多個部份，分在整個專案各處，而目前的LLM除非經過特殊
處理去整合知識庫，很難去跨檔案組織整個專案，實務上，除非你被分配寫script
之類的code，除了寫code，還需要組織能力。

你朋友基本的問題在於，根本不知道現在的AI的限制與功能，就先別提到後面的問
題，可以使用全AI的方式來寫code的人，是本來就會寫code的人，而且越會寫code
的人，他能用AI寫code的比率就越高，因為他能知道哪些可以用AI，那些AI作不到
，作不好，然後用精準的方式描述問題，能快速判斷AI的產出哪些可用，哪些還需
要refine，這也是為什麼微軟稱之為copilot，而不是AI engineer。