经验与复盘经验摘录 · 机器翻译
我打算写一篇博客，内容是我最初开始时的所作所为，每一个为完成任务而写的提示……
……我打算写一篇博客，内容是我最初开始时的所作所为，每一个为完成任务而写的提示以及来自LLM的回应。我发现很难找到一个详细描述实现一个真实编程项目的资料；我目前找到的只有小型脚本（如Simon Willison的博客）和CRUD框架。
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这条内容在回应什么？
到底怎么回事，代码生成_仍然_是一个瓶颈。 我敢让任何声称大语言模型已经消除了实际编程技能需求的人，和我进行一次虚拟的结对编程，我会展示他们短时间内无法完成_任何_中等复杂度的编程。是的，我认为这是解决这个争议的唯一方式。如果他们有某种神奇的提示技巧，他们应该发布一个可以被其他人验证的会话或聊天（即使不能完全重复）。 昨天我几乎浪费了一整天的时间，因为我选择主要使用Claude 4 Sonnet来解决一个问题。必须每一步都手把手地指导它，不断纠正基本的类型和逻辑错误（甚至是我之前在同一会话中已经纠正过的错误），最后它还是无法解决我给它的挑战。 我必须很现实地说…
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我认为你应该让AI写出糟糕的Python代码，然后自己进行重构。我绝不会让AI修改150个文件，这些文件涉及大量跨领域的问题，除非我深入研究代码，否则我甚至无法完全理解它们。 不过，Copilot和ChatGPT至少带来了40%的生产力提升。我只是写出尽可能紧密匹配的类型，并根据将要发生什么副作用来划分代码，先为几个函数头做占位，然后让LLM填补空白。我比两到三年前编码快多了。感觉我现在是在设计代码库，而不是编写代码。
完整原文我完全同意。这正是我的亲身经历。 就像你一样，我可能会写一篇博客文章，逐个提示展示Claude经常有多么糟糕。而它本应是AI辅助编码中最优秀的之一，这意味着其他工具更差。 这要么会说服人们，与他们的经历相符，要么会让我显得是个最差的提示者。
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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