本文深入探讨了大型语言模型(LLM)在开发领域的应用边界。指出LLM的使用已超越单纯的“Vibe Coding”,深入到问题诊断、调研测试及流程编排等全链路环节。开发者通过自然语言与LLM交互,实际上是在进行项目管理。这种模式的转变标志着程序员角色从代码搬运工向智能体指挥官的演进,AI正重构软件工程的底层逻辑与生产力结构。
原文链接:Linux.do
本文深入探讨了大型语言模型(LLM)在开发领域的应用边界。指出LLM的使用已超越单纯的“Vibe Coding”,深入到问题诊断、调研测试及流程编排等全链路环节。开发者通过自然语言与LLM交互,实际上是在进行项目管理。这种模式的转变标志着程序员角色从代码搬运工向智能体指挥官的演进,AI正重构软件工程的底层逻辑与生产力结构。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。