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经验与复盘经验摘录 · 机器翻译

首先,为了让大家了解背景,我是一名经验丰富的开发人员,从1983年开始就从事编程工作,但我…

… 首先,为了提供背景,我是一名经验丰富的开发人员,从1983年开始就从事编程工作,但现在已退休,大部分工作都是独自完成的(我发现大多数年轻人不想和我这样年纪的人一起工作,所以我调整了我的工作流程来适应这一点)。我尝试过很多工具,最终基本上只使用ChatGPT和Perplexity。我不让他们直接编写代码,但经常使用他们提供的代码作为实现的起点。有时我会直接使用,但通常我会进行大量修改(经常完全重写)。我发现它们有时会进入“死亡循环”,它们的建议会越来越差。我学会了在发生这种情况时就离开,尝试其他方法。想到初级工程师们会实现这些工具生成的代码,我就感到害怕。对我来说,最大的价值是它们可以作为“即时响应”的StackOverflow,而不会有那种贬低的冷笑。…

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DR

你的用例是我一直在工作中和在个人项目中逐渐尝试的 - LLM 用来给我一个初始的理想代码。从某种意义上说,LLM 写了“我丢弃的那个”,通过探索它生成内容的局限性,我既对问题领域有了更好的理解,也更有信心去实际实现一些有用的东西。

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KE

这正是我使用它的方法。我几乎完成了一个个人项目,我甚至不知道如何开始,但现在我对代码库有了不错的掌握。

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TH

> 我发现它们可能会陷入“死亡螺旋”,它们的建议会越来越差。我学会了在发生这种情况时就离开,尝试其他方法。想到初级工程师在实施这些代码时,我就感到害怕。 这些“死亡螺旋”(这个术语太棒了)是由于上下文污染造成的。基本上,如果 LLM 在它的脑海中搞错了(上下文),它就无法摆脱它。仅仅因为它的存在,就会引导它的决策朝向它。 这时候你需要让它将当前的情况总结成一个 markdown 文档或类似的东西(孩子们称之为“记忆文件”)。清除上下文(开始一个新的聊天),并使用 markdown 文件来引导你的进展。

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