AI大模型在生产环境中常出现低质量输出和难以维护的错误。
早期的自动补全和小功能演示可能让人产生过高期望。
开发者应保持主导地位,将大模型视为助手而非决策者。
只在小范围任务如代码重构或微小功能上使用大模型,避免大型特性开发。
工程师对代码库的全面理解能够更高效地定位并修复问题。
保持对AI能力的理性认识,平衡技术热情与实际价值。
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