GitHub 资深工程师揭秘：90% 程序员都用错了 AI，这才是提升效率的真相！

主要观点总结

本文主要介绍了软件工程师Sean Goedecke关于大语言模型（LLM）的看法和他在工作中的实际应用场景。包括编写生产环境代码、编写一次性代码、学习新领域知识、修Bug的最后手段以及文档校对等方面。文章引发了关于大语言模型在编程领域的热议。

关键观点总结

关键观点1: Sean Goedecke使用大语言模型（LLM）的五种场景

通过Copilot实现智能自动补全；在不熟悉的领域进行小规模策略性修改；编写大量一次性研究代码；学习新主题时随时提问；作为最后手段尝试快速定位bug。

关键观点2: Sean Goedecke认为大语言模型的优势

大语言模型可以生成模板代码，提供自动补全功能；适用于编写一次性、不会进入生产环境的代码；能够作为“随叫随到的导师”帮助学习新知识。

关键观点3: Sean Goedecke使用大语言模型的风险提示

过度依赖大语言模型可能存在风险，因为可能意识不到自己忽略了什么；大语言模型在学习新领域知识时，虽然能连续追问并指出理解是否正确，但也可能存在“幻觉”问题；大语言模型在复杂任务或理解独特业务逻辑方面可能不够出色。

关键观点4: 文章引发的热议

其他软件工程师对Sean Goedecke的观点表示赞同，同时也提到了大语言模型的一些局限性，如代码审查方面的表现以及可能导致的糟糕开发习惯等。

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