… 我可以在一个全新的项目中轻松地一天交付5000行代码，如果我努力或者有很多样板代码的话，可以达到10000行。我可以在几分钟内审查非常大的数千行的PR，而且审查质量比我和长期合作的工程师们所做的大多数审查都要好，这样的例子还有很多。我只在有小问题的时候手动编写代码，而这些问题是我看到LLM无法理解的，我可以直接编辑，而不是再运行一次代理程序，这种情况不常发生。LLM对每个人来说都是一个倍增器，真正有经验的开发人员只需要像他们熟练使用当前工具一样学会使用它们。这就像说一个熟练的弓箭手证明弓箭和枪一样好，因为这个弓箭手不知道如何瞄准步枪。
源讨论在使用LLM编程几个月后，我决定重新使用我的大脑原帖 221 条评论 · 导入时统计各种工具的用处取决于个人和问题。假设两个人在处理不同的问题，考虑一下例如Cursor是否会有用。 如果你是： * 10年的Python开发人员 * 几乎完全在一个非常庞大、复杂的Python代码库上工作 * 使用PyCharm IDE多年，已经对其进行了精细调整，以完美适应该代码库 * 对错误容忍度非常低（稳定的产品，没有快速前进、破坏事物的空间） 那么：LLM不会让你的效率提升10倍。像Cursor这样的IDE可能会在你学会使用之前很长一段时间内让你变慢。 如果你是： * 1年的JS（React、Nextjs等）开发人员 * 主要从零开始新想法 * 对IDE没有先入为主的偏好 * 对错误有很高的容忍度，只想发布并尝试东西 那么：LLM会让你的效率提升10倍。像Cursor这样的IDE会立即让你变得更快。
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
你在使用Cursor时立即变得更高效了吗？ 我的观点正好和你的评论一致。你能立即获得价值的工具会因情况而异。没有万能的解决方案。
完整原文假设你的工作流程有效，而我们其他人只需要学会同样有效地使用大语言模型，这不会让我们停留在当前的编程水平吗？ 大语言模型是通过例子来学习的，但如果每个人都用大语言模型生成代码，就没有新的代码可以从中学习新的功能、库或方法了。下一代模型将仅基于前代模型生成的代码进行训练，而没有新的输入。 成为大语言模型的极端支持者基本上就是将发展冻结在当下，永远如此。
完整原文> 我们又回到用千行代码（kloc）来统计编程项目了，就像20世纪80年代的激进做法一样 真可怕。但同时也觉得好笑。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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