扩展LLM至大型代码库：投资指导与监督的艺术

本文探讨了如何将大型语言模型(LLM)有效扩展至大型代码库，提出了投资’指导’与’监督’的关键策略。文章指出，实现’一击成功’——即LLM首次尝试就能生成高质量代码——是提高效率的关键，而这需要通过创建提示库、优化代码环境和加强监督来实现。作者结合Meta和Cursor等公司的实践经验，分析了技术债务对AI自动化的影响，并强调提升团队设计能力的重要性。文章还探讨了自动化监督的方法，如编写安全检查来保护抽象层完整性，以及如何解决验证瓶颈问题。对于关注AI辅助开发的工程师和技术决策者，本文提供了实用的框架和策略，帮助他们在大型项目中有效利用LLM，同时保持代码质量和长期可维护性。