… 我的个人经历：我最近用了一个大语言模型来基本上通过感觉编写一个密码管理器。现在，我作为一名软件工程师已经有20年了。我非常熟悉代码审查的过程，也知道如何深入他人的代码并了解发生了什么，以及如何发现潜在的问题。所以当我提到这个大语言模型在很短的时间内生成了数千行的代码（可能比我自己完成的速度快至少10倍），你很容易指着我说“哈，看看ninkendo，他以为代码行数越多越好！”然后觉得自己很聪明地走开了。也许在你脑海里，你认为结果是一个难以维护的混乱，而我只是在炫耀代码行数。但事实是：它确实做得很好。我一直在亲自审查代码。相信我，最终的产品确实很好。代码可读性强，逻辑清晰，它在不同的crate（我用的是Rust）中实现了清晰的责任分离，并编写了大量的测试用例，这些测试用例确实验证了行为。…
源讨论不要相信AI代理原帖 196 条评论 · 导入时统计> OpenClaw有近五十万行代码，53个配置文件，以及70多个依赖项。这破坏了开源安全的基本前提。Chromium有3500多万行代码，但你信任谷歌的审查流程。大多数开源项目则相反：它们保持足够小，以至于许多人的目光可以真正审查它们。没有人审查过OpenClaw的40万行代码。 这让我想起这里（以及其它地方，例如Twitter）经常发布的一个常见观点，用来宣传大语言模型有多好，以及它们将如何接管编程：它们产生的代码行数。 就好像每个合格的程序员突然忘记了代码行数（LoC）是一个衡量生产力或甚至软件质量的糟糕指标的想法。或者忘记了软件是为人编写的（弱化“程序是给人看的，只是顺便让计算机执行”这一说法）…
完整原文把你的经验，加入这段讨论。
如果你以你使用LLM完成实际审查代码的速度来衡量系统的生产力（根据你的评论，这似乎是你要做的），这似乎是一种完全合理的方式。但这种情况下，瓶颈可能就是你审查代码的速度，对吧？这可能比写代码更快。但你可能不会获得真正荒谬的超人速度提升。 以彻底审查代码与从头开始编写代码相比，你认为你的提升倍数是多少？
完整原文这整个回复，以及每一个其他的“轶事”回复，如果没有链接到你“确实做得很好”的密码管理器，那就比它所显示的像素还要毫无价值。 （哇，这些感觉像代码的应用程序总是复制了已有许多开源版本的东西，真有趣）
完整原文我不确定这是无能——相反，我认为这不太可能，有人指出pg也使用了这个指标，而我认为pg并不无能。然而，同时我认为这至少是具有误导性的。 我的印象是，正如其他人所写的那样，我们并没有真正衡量生产力或质量等事物的指标，但有些人确实想传达他们觉得（无论这是否符合现实）使用LLM更好/更快/更容易，他们抓住了（错误的）假设，即更多的代码行数=更好/更快，这是非程序员多年来一直相信的（有意或无意，他们可能也在欺骗自己），因为这是说服他们新玩具对非程序员也有价值的捷径（请注意，我明确忽略了“玩具制造者”的观点，因为他们的进一步动机是推广自己的产品）。 Pe…
完整原文>这项技术将会长期存在 当你所有这些模型都是由那些每token都亏钱的公司外部提供的时，你怎么能这么说呢？当它们最终需要盈利时，我们怎么才能确保这些模型及其所有者仍然可靠，不会变得越来越差呢？Anthropic在过去的24小时内被列入黑名单，这至少说明这个行业很不稳定
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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